python图像处理入门_python3图像处理入门 - CSDN
  • 图像处理那首先要配个环境嘛,配环境真的是我长久以来的噩梦了,每次都会出现奇奇怪怪的问题,首先上网查找了一下,opencv这个库还是用的比较多的,如果想要使用C++来做图像处理的话,那么使用visual studio搭配...

    一、环境

    由于这学期开了图像处理这门课,所以想着在各种实验开始之前自己先动手试一下

    图像处理那首先要配个环境嘛,配环境真的是我长久以来的噩梦了,每次都会出现奇奇怪怪的问题,首先上网查找了一下,opencv这个库还是用的比较多的,如果想要使用C++来做图像处理的话,那么使用visual studio搭配opencv是比较常见的,所以就照着网上的教程下载好了vs之后下载了opencv的包,将包导入指定的路径也设置好环境变量之后发现还是不行,怎么办呢?这个时候想到那还不如自己直接用python,一来现在python使用的越来越多,二来方法也多,语法什么的也比较简单,正好自己电脑上之前配置了pycharm,这样省了很多事

    本来以为直接在pycharm里面的settings里面导入opencv的包就可以了,可是查了一下发现没有,这里还是要自己从网上下载然后导入,还是好麻烦呀,从网上查到可以从anaconda里面下载,比较方便,可是一个问题是我的pycharm的python解释器是用的自己下载的,而没用anaconda自带的解释器,这样下载下来可能也用不了,机智的我想到把原来的解释器卸载掉然后使用anaconda带来的解释器不就得了,不巧的是卸载的时候脑子一热把anaconda也卸载了……(这可怎么办好)无奈下只好重新下载了anaconda

    anaconda有两种下载途径,第一种是从官网下载,第二种是使用清华镜像,清华镜像要快一点,但是一个问题是pycharm使用的时候会报错,这个时候要修改一个.condarc文件,后来又出了各种问题我就想那还是用国外的下载吧,慢就慢一点呗,意外的是其实也没有很慢,这个时候又出了一个错误,这时候重新使用国外下载的版本会报另外一个错误,有些博客提到使用conda update 或者conda update --reset这两条指令,由于前面修改了.condarc文件,所以并没有解决我的问题。可以采用两种方法解决,第一种是改回原来的样子,但是如果像我一样忘了原来的文件怎么办,就可以用第二种方法,将这个文件删掉,再重新执行conda update,成功了。

    接下来是修改pycharm中的解释器,需要提到的是不仅要修改interpreter,还需要在pycharm的Run按钮旁边的这个位置

    我这里对应到cvTest2的下拉框,找到Edit Configuration,修改其中使用的解释器,不然的话由于原来的python解释器和现在的anaconda解释器不同,仍然会提示路径错误,找不到python

    就在刚刚可以在pycharm中运行cv且不报错的时候,突然发现anaconda自带了一个神奇的小东西,它的名字叫做spyder,这个小可爱如果早点出现的话,可省了我好多麻烦

    Spyder是什么呢?

    嗯这是一个看着很让人喜欢的python编译器,界面大概是这样的

    简洁又可爱是不是?更好的是在这个环境里,anaconda下载的库可以直接使用,我的cv使用的第一个成功 的例子就是在Spyder运行成功的,对它的好感又多了一分。

    二、实例——读取一个图片

    opencv这个库提供了很多有关图像处理的方法,在这里我们首先执行一个可以读取图片的程序:

    import cv2 as cv
    
    # 读入图片文件
    src = cv.imread('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg')
    # 创建一个名字加 “ input image ” 的窗口,
    # 窗口可以根据图片大小自动调整
    cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    # 在窗口显示图片
    cv.imshow('input image', src)
    
    # 等待用户操作
    cv.waitKey(0)
    # 释放所有窗口
    cv.destroyAllWindows()
    
    
    

    imread这个方法提供了读取数据的方法,下面的nameWindow方法根据其名字就可以得知是对读取图片之后弹出的窗口做设置的,具体可看代码中注释,接下来我们看一下执行出来的效果

    哈,读取出来的图片和保存的原图是一样的,这是我要学习图像处理的第一步,那么下一步就要对这个图片做一些改动,这部分放在下一篇博客再讲

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  • 这篇文章主要介绍了python图像处理入门,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 一、环境 由于这学期开了图像处理这门课,所以想...

    这篇文章主要介绍了python图像处理入门,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    一、环境

    由于这学期开了图像处理这门课,所以想着在各种实验开始之前自己先动手试一下

    图像处理那首先要配个环境嘛,配环境真的是我长久以来的噩梦了,每次都会出现奇奇怪怪的问题,首先上网查找了一下,opencv这个库还是用的比较多的,如果想要使用C++来做图像处理的话,那么使用visual studio搭配opencv是比较常见的,所以就照着网上的教程下载好了vs之后下载了opencv的包,将包导入指定的路径也设置好环境变量之后发现还是不行,怎么办呢?这个时候想到那还不如自己直接用python,一来现在python使用的越来越多,二来方法也多,语法什么的也比较简单,正好自己电脑上之前配置了pycharm,这样省了很多事

    本来以为直接在pycharm里面的settings里面导入opencv的包就可以了,可是查了一下发现没有,这里还是要自己从网上下载然后导入,还是好麻烦呀,从网上查到可以从anaconda里面下载,比较方便,可是一个问题是我的pycharm的python解释器是用的自己下载的,而没用anaconda自带的解释器,这样下载下来可能也用不了,机智的我想到把原来的解释器卸载掉然后使用anaconda带来的解释器不就得了,不巧的是卸载的时候脑子一热把anaconda也卸载了……(这可怎么办好)无奈下只好重新下载了anaconda

    anaconda有两种下载途径,第一种是从官网下载,第二种是使用清华镜像,清华镜像要快一点,但是一个问题是pycharm使用的时候会报错,这个时候要修改一个.condarc文件,后来又出了各种问题我就想那还是用国外的下载吧,慢就慢一点呗,意外的是其实也没有很慢,这个时候又出了一个错误,这时候重新使用国外下载的版本会报另外一个错误,有些博客提到使用conda update 或者conda update --reset这两条指令,由于前面修改了.condarc文件,所以并没有解决我的问题。可以采用两种方法解决,第一种是改回原来的样子,但是如果像我一样忘了原来的文件怎么办,就可以用第二种方法,将这个文件删掉,再重新执行conda update,成功了。

    接下来是修改pycharm中的解释器,需要提到的是不仅要修改interpreter,还需要在pycharm的Run按钮旁边的这个位置
    在这里插入图片描述
    我这里对应到cvTest2的下拉框,找到Edit Configuration,修改其中使用的解释器,不然的话由于原来的python解释器和现在的anaconda解释器不同,仍然会提示路径错误,找不到python

    就在刚刚可以在pycharm中运行cv且不报错的时候,突然发现anaconda自带了一个神奇的小东西,它的名字叫做spyder,这个小可爱如果早点出现的话,可省了我好多麻烦

    Spyder是什么呢?在这里插入图片描述
    嗯这是一个看着很让人喜欢的python编译器,界面大概是这样的在这里插入图片描述
    简洁又可爱是不是?更好的是在这个环境里,anaconda下载的库可以直接使用,我的cv使用的第一个成功 的例子就是在Spyder运行成功的,对它的好感又多了一分。

    二、实例——读取一个图片

    opencv这个库提供了很多有关图像处理的方法,在这里我们首先执行一个可以读取图片的程序:

    import cv2 as cv
      
    # 读入图片文件
    src = cv.imread('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg')
    # 创建一个名字加 “ input image ” 的窗口,
    # 窗口可以根据图片大小自动调整
    cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    # 在窗口显示图片
    cv.imshow('input image', src)
      
    # 等待用户操作
    cv.waitKey(0)
    # 释放所有窗口
    cv.destroyAllWindows()
    

    imread这个方法提供了读取数据的方法,下面的nameWindow方法根据其名字就可以得知是对读取图片之后弹出的窗口做设置的,具体可看代码中注释,接下来我们看一下执行出来的在这里插入图片描述
    哈,读取出来的图片和保存的原图是一样的,这是我要学习图像处理的第一步,那么下一步就要对这个图片做一些改动,这部分放在下一篇博客再讲
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    以上所述是小编给大家介绍的python图像处理入门详解整合,希望对大家有所帮助

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  • PIL是一个图像处理经常使用到的库,全名是Python Image Library,其中有一个子库是Image,我们今天就来用一下这个库 PIL可以做很多和图像处理相关的事情: 图像归档(Image Archives)。PIL非常适合于图像归档以及...

    一、关于PIL库

    PIL是一个图像处理经常使用到的库,全名是Python Image Library,其中有一个子库是Image,我们今天就来用一下这个库

    PIL可以做很多和图像处理相关的事情:

    • 图像归档(Image Archives)。PIL非常适合于图像归档以及图像的批处理任务。你可以使用PIL创建缩略图,转换图像格式,打印图像等等。
    • 图像展示(Image Display)。PIL较新的版本支持包括Tk PhotoImage,BitmapImage还有Windows DIB等接口。PIL支持众多的GUI框架接口,可以用于图像展示。
    • 图像处理(Image Processing)。PIL包括了基础的图像处理函数,包括对点的处理,使用众多的卷积核(convolution kernels)做过滤(filter),还有颜色空间的转换。PIL库同样支持图像的大小转换,图像旋转,以及任意的仿射变换。PIL还有一些直方图的方法,允许你展示图像的一些统计特性。这个可以用来实现图像的自动对比度增强,还有全局的统计分析等。

    二、PIL库的简单使用

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Tue Mar 12 14:03:00 2019
    
    @author: Administrator
    """
    
    from PIL import Image
    from pylab import *
    
    
    
    img1 = Image.open('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg')
    subplot(121)
    axis('off')
    imshow(img1)
    
    img2 = Image.open('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg').convert('1')
    subplot(122)
    axis('off')
    imshow(img2)
    
    show()

    效果:

    这里面的Image.open函数就是我们读取图片的函数,看起来和前面博客提到的cv库中的imread函数作用还是很相似的,subplot的作用在于我们将这个读取出来的图片作为最后输出的一个子图的形式,axis()顾名思义是针对显示图片的坐标轴的方法,如果这里不设置成off的话,就会变成这种效果:

    可以看到我们在读取第二个子图的时候使用了convert()函数,这个函数的作用是什么呢,是指明了我们对于图像处理的模式,比如我这里指定了模式为“1”,根据我们运行的效果也可以看出来,在这个模式下的图片只有黑白两种颜色,不过这样说显得有点不专业嘿,用老师在课上的话讲,把这种叫做通道,如果我们传统的RGB,是由三种基本颜色组成的,这种就是有三个颜色通道,那么我们这个模式1的图片处理,可以看到非黑即白,即便如此,它的每个像素也是用八位来表示,0表示黑,255表示白,经过convert函数处理之后读取出来的图片,就如同我们刚才看到的右侧子图,变成了黑白的颜色。

    另外一种模式是L,在这种模式下会出现什么效果呢?让我们试一下

    嘿,明显看到这个图片处理得比刚才的模式细腻多了呀,而且也不只有黑白两种颜色,而是一种灰灰的颜色,与模式1相似,模式L的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“L”模式是这样转换的:

    L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

    https://www.jianshu.com/p/bdd9bfcbedb7这篇博客中看到了有关convert函数几种模式的介绍,如下:

    convert()是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,用以指定一种色彩模式
    1 ------------------(1位像素,黑白,每字节一个像素存储)
    L ------------------(8位像素,黑白)
    P ------------------(8位像素,使用调色板映射到任何其他模式)
    RGB------------------(3x8位像素,真彩色)
    RGBA------------------(4x8位像素,带透明度掩模的真彩色)
    CMYK--------------------(4x8位像素,分色)
    YCbCr--------------------(3x8位像素,彩色视频格式)
    I-----------------------(32位有符号整数像素)
    F------------------------(32位浮点像素)

    所以接下来依次验证几种模式,左面的都是原图,右面的代表不同的模式效果

    模式P:

    

    模式RGBA:

    模式CMYK:

    模式YCbCr:

    模式I:

    模式F:

     

    针对PIL库中的几个函数的实验大概就是这样,在这个过程中参考了一些大佬的博客,我自己也是刚刚开始这方面的学习,后面会慢慢更新学习过程中的感受和新知识

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  • 图像的基本处理 读取图片 颜色空间转换 获取图片属性 缩放图片 平移图片 旋转图片 仿射变换 图像颜色变换 通道的拆分/合并处理 图片添加边距 import numpy as np import cv2 as cv # OpenCv库...

    图像的基本处理



    1. 读取图片
    2. 保存图片
    3. 颜色空间转换
    4. 获取图片属性
    5. 缩放图片
    6. 平移图片
    7. 旋转图片
    8. 仿射变换
    9. 通道的拆分/合并处理
    10. 图片添加边距


    import numpy as np
    import cv2 as cv        # OpenCv库
    
    # 为了一直显示图片  在显示图片后加上
    cv.waitKey(0)                 # 等待输入  一直显示当前图片
    
    # 销毁所有窗口
    cv.destroyAllWindows()

    1、读取图片

    img = cv.imread(r".\1.png")     # 相对路径
    # 这里用的相对路径  当然也可以用绝对路径

    函数解析:

    可以go to declaration查看使用说明


    函数原型:
    def imread(filename, flags=None): # real signature unknown; restored from doc
    参数含义:
    @param filename Name of file to be loaded.
    @param flags Flag that can take values of cv::ImreadModes


    参数说明:

    1. filename没什么可说的,绝对地址或者相对地址
    2. 重点说明一下flags参数

    Enumerator

    1. IMREAD_UNCHANGED:不进行转化,比如保存为了16位的图片,读取出来仍然为16位。
      If set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped).
    2. IMREAD_GRAYSCALE :进行转化为灰度图,比如保存为了16位的图片,读取出来为8位,类型为CV_8UC1
      If set, always convert image to the single channel grayscale image.
    3. IMREAD_COLOR :进行转化为三通道图像。
      If set, always convert image to the 3 channel BGR color image.
    4. IMREAD_ANYDEPTH :如果图像深度为16位则读出为16位,32位则读出为32位,其余的转化为8位。
      If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.
    5. IMREAD_ANYCOLOR
      If set, the image is read in any possible color format.
    6. IMREAD_LOAD_GDAL 使用GDAL驱动读取文件,GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
      If set, use the gdal driver for loading the image.


    1、If the image cannot be read (because of missing file, improper permissions, unsupported or invalid format), the function returns an empty matrix ( Mat::data==NULL ).
    翻译过来,当由于某种原因读取不到文件时,返回空矩阵!
    2、该函数支持的文件类型:
    . - Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
    . - JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
    . - JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
    . - Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
    . - WebP - *.webp (see the Notes section)
    . - Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
    . - Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
    . - TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)
    . - OpenEXR Image files - *.exr (see the Notes section)
    . - Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
    . - Raster and Vector geospatial data supported by Gdal (see the Notes section)
    3、注意点:
    (1)、 The function determines the type of an image by the content, not by the file extension.
    读取的图片的形式是由图片本身的内容决定,而不是由图片的后缀名决定
    (2)、In the case of color images, the decoded images will have the channels stored in B G R order.
    (3)、其他

    2、保存图片

    3、颜色转换

    使用cvtColor函数


    函数作用:
      The function converts an input image from one color space to another. In case of a transformation to-from RGB color space, the order of the channels should be specified explicitly (RGB or BGR)(指定输入图像颜色空间类型).
      Note that the default color format in OpenCV is often referred to as RGB but it is actually BGR (the bytes are reversed).
      So the first byte in a standard (24-bit) color image will be an 8-bit Blue component, the second byte will be Green, and the third byte will be Red. The fourth, fifth, and sixth bytes would then be the second pixel (Blue, then Green, then Red), and so on.
    OpenCv默认的颜色制式是BGR而非RGB。
    . The conventional ranges for R, G, and B channel values are:
    . - 0 to 255 for CV_8U images
    . - 0 to 65535 for CV_16U images
    . - 0 to 1 for CV_32F images

    对于线性变换来说,这些取值范围是无关紧要的。
    但是对于非线性转换,输入的RGB图像必须归一化到其对应的取值范围来或得最终正确的转换结果,
      例如从RGB->L*u*v转换。如果从一个8-bit类型图像不经过任何缩放(scaling)直接转换为32-bit浮点型图像,函数将会以0-255的取值范围来取代0-1的取值范围,所以在使用cvtColor函数之前需要对图像进行缩放

    img *= 1./255;
    cvtColor(img, img, CV_BGR2Luv);

    如果对8-bit图像使用cvtColor()函数进行转换将会由一些信息丢失。函数可以做下面类型的转换,需要说明的是在opencv2.x时颜色空间转换code用的宏定义是CV_前缀开头,而在opencv3.x版本其颜色空间转换code宏定义更改为COLOR_开头,而经验证,2.4.13版本中opencv同事支持这两种形式的写法。故下面表格会将两种code类型同时列出,以供参考:
    这里写图片描述

    这里列出的类型并不齐全,但是对于一般的图像处理已经够用。需要特别说明的是RGB–>GRAY的转换是我们常用的转换格式,其转换公式如下:

    这里写图片描述

    上图中出现的RGBA格式图片,RGBA是代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间。虽然它有时候被描述为一个颜色空间,但是它其实是RGB模型附加了额外的信息,可以属于任何一种RGB颜色空间。Alpha参数一般用作不透明度参数,如果一个像素的alpha通道数值为0%,那它就是完全透明的也就是肉眼不可见,而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素,传统的数字图像就是alpha值为100%。
    需要注意的是cvtColor()函数不能直接将RGB图像转换为二值图像(Binary Image),需要借助threshold()函数,其具体用法请查阅threshold().

    代码如下:

    # 使用opencv读取图像,直接返回numpy.ndarray 对象,通道顺序为BGR ,注意是BGR,通道值默认范围0-255。
    img = cv.imread(r".\1.png")     # 相对路径
    cv.imshow("IMAGE_BGR",img)       # 在Image窗口中显示图片img
    
    img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)   # 将彩色图像转换为灰度图像
    img_hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)     # 将彩色图像转换为HSV图像
    cv.imshow("IMAGE_GRAY",img_gray)
    cv.imshow("IMAGE_HSV", img_hsv)


    函数原型:

    def cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None): # real signature unknown; restored from doc

    参数意义:

    . @param src input image: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC… ), or single-precision
    . floating-point.
    . @param dst output image of the same size and depth as src.
    . @param code color space conversion code (see #ColorConversionCodes).
    . @param dstCn number of channels in the destination image; if the parameter is 0, the number of the
    . channels is derived automatically from src and code.


    4、获得图片属性:

    sp = img.shape    # 图片的大小  像素 高  宽    通道数  
    # sp[0] 高
    # sp[1] 宽
    # sp[2] 通道数
    img.size     # 像素点个数
    

    5、缩放图片:

    size = img_gray.shape
    temping = cv.resize(img_gray,((int)(size[1]*0.1),(int)(size[0]*0.5)),interpolation=cv.INTER_LINEAR)
    # 等同上述一行代码
    temping = cv.resize(img_gray,None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv.INTER_LINEAR)
    cv.imshow('img_gray2',temping)

    6、平移图片

    rows,cols = img_gray.shape
    
    M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
    dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
    
    cv.imshow('img_gray3',dst)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

    7、旋转图片

    rows,cols = img_gray.shape
    
    M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)
    dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
    
    cv.imshow('img_gray4',dst)

    8、仿射变换

    rows,cols,ch = img.shape
    
    pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
    pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
    
    M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2)
    
    dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
    
    cv.imshow('image',dst)

    9、通道的拆分/合并处理

    b,g,r = cv.split(img)
    img = cv.merge((b,g,r))

    10、图片添加边距

    未完待续!!!

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