对像素点图像处理_图像处理卷积图像边界的像素点怎么处理 - CSDN
  • 图像处理-像素点分析

    2017-12-03 11:46:39
    一张图片放大以后就会呈现一个个的点阵,每一个点就是一个像素点,通过我们RGB的颜色配比就可以显示出不同的颜色效果了,所以说最终我们想一个图像进行处理的话就是一个个像素点进行处理

    一张图片放大以后就会呈现一个个的点阵,每一个点就是一个像素点,通过我们对RGB的颜色配比就可以显示出不同的颜色效果了,所以说最终我们想对一个图像进行处理的话就是对一个个像素点进行处理。
    最著名的就是以下几种效果,我们分别在ImageHelper中加入了handleImageNegative方法,handleImagePixelsOldPhoto方法以及handleImagePixelsRelief方法,其实这三个方法没有什么区别只是对每一个像素点的RGBA的处理有所改变:
    底片效果:其实说白了就是把每个点的RGB都让他被255减去(255-R,255-G,255-B),这样处理以后就可以得到底片效果了。

    public static Bitmap handleImageNegative(Bitmap bm) {
        int width = bm.getWidth();
        int height = bm.getHeight();
        int color;//存取当前像素点的颜色
        int R, G, B, A;//存取当前像素点的RGBA
        Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
        int[] oldPx = new int[width * height];
        int[] newPx = new int[width * height];
        bm.getPixels(oldPx, 0, width, 0, 0, width, height);//存储像素点的数组,起点需要偏移的量,读取数组的行距,第一次读取像素点的坐标(x,y),读取的长度,读取的宽度
        for (int i = 0; i < width * height; i++) {
            color = oldPx[i];
            //分离出RGBA四个分量
            R = Color.red(color);
            G = Color.green(color);
            B = Color.blue(color);
            A = Color.alpha(color);
            R = 255 - R;
            G = 255 - G;
            B = 255 - B;
            if (R > 255) {
                R = 255;
            } else if (R < 0) {
                R = 0;
            }
            if (G > 255) {
                G = 255;
            } else if (G < 0) {
                G = 0;
            }
            if (B > 255) {
                B = 255;
            } else if (B < 0) {
                B = 0;
            }
            newPx[i] = Color.argb(A, R, G, B);
        }
        bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
        return bmp;
    }

    老照片效果(就是之前博客的那个效果):
    newR = (int) (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
    newG = (int) (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
    newB = (int) (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);

    public static Bitmap handleImagePixelsOldPhoto(Bitmap bm) {
        Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(bm.getWidth(), bm.getHeight(),
                Bitmap.Config.ARGB_8888);
        int width = bm.getWidth();
        int height = bm.getHeight();
        int color = 0;
        int r, g, b, a, r1, g1, b1;
    
        int[] oldPx = new int[width * height];
        int[] newPx = new int[width * height];
    
        bm.getPixels(oldPx, 0, bm.getWidth(), 0, 0, width, height);
        for (int i = 0; i < width * height; i++) {
            color = oldPx[i];
            a = Color.alpha(color);
            r = Color.red(color);
            g = Color.green(color);
            b = Color.blue(color);
    
            r1 = (int) (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
            g1 = (int) (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
            b1 = (int) (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);
    
            if (r1 > 255) {
                r1 = 255;
            }
            if (g1 > 255) {
                g1 = 255;
            }
            if (b1 > 255) {
                b1 = 255;
            }
    
            newPx[i] = Color.argb(a, r1, g1, b1);
        }
        bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
        return bmp;
    }

    浮雕效果:B.R=C.R-B.R+127;B.G=C.G-B.G+127;B.B=C.B-B.B+127;(C为前一个点的原RGBA的值)

    public static Bitmap handleImagePixelsRelief(Bitmap bm) {
        Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(bm.getWidth(), bm.getHeight(),
                Bitmap.Config.ARGB_8888);
        int width = bm.getWidth();
        int height = bm.getHeight();
        int color = 0, colorBefore = 0;
        int a, r, g, b;
        int r1, g1, b1;
    
        int[] oldPx = new int[width * height];
        int[] newPx = new int[width * height];
    
        bm.getPixels(oldPx, 0, bm.getWidth(), 0, 0, width, height);
        for (int i = 1; i < width * height; i++) {
            colorBefore = oldPx[i - 1];
            a = Color.alpha(colorBefore);
            r = Color.red(colorBefore);
            g = Color.green(colorBefore);
            b = Color.blue(colorBefore);
    
            color = oldPx[i];
            r1 = Color.red(color);
            g1 = Color.green(color);
            b1 = Color.blue(color);
    
            r = (r - r1 + 127);
            g = (g - g1 + 127);
            b = (b - b1 + 127);
            if (r > 255) {
                r = 255;
            }
            if (g > 255) {
                g = 255;
            }
            if (b > 255) {
                b = 255;
            }
            newPx[i] = Color.argb(a, r, g, b);
        }
        bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
        return bmp;
    }

    然后就可以显现出来了,这部分因为颜色处理的算法是确定的所以把上面的看懂了就能搞懂了,我就把效果给大家看下吧,布局文件和活动的代码特别简洁就不贴上来了。
    像素点

    项目GitHub地址:传送门

    展开全文
  • Python像素点图像处理

    2019-05-24 09:20:55
    仅仅为了简单地熟悉像素处理方法 做的是14年的建模A题嫦娥登陆。 其中一个问题是这样的 如何选择下面这个图(月球表面高度2400米处的照片)的嫦娥三号着陆? 其实官方给的数据里有图像中每个...

    这篇文章记录python像素处理的基本方法方法

    做的是14年的建模A题嫦娥登陆。

    其中一个问题是这样的

    如何选择下面这个图(月球表面高度2400米处的照片)的嫦娥三号着陆点?

    在这里插入图片描述

    1. 读取图像

    from scipy import misc
    from scipy.misc import imread, imresize, imsave
    import os
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    os.chdir('/Users/zhaohaibo/Desktop')
    
    # 读取图像
    pic = imread('pic2400.jpg')
    pic.shape  # (2300,2300)
    pic.max()  # 218
    pic.min() # 0
    pic.dtype # dtype('uint8')
    
    
    # 使用sbs的palette变成一个带有颜色的图(目的?不知道。。)
    sns.set()
    sns.set_style("white")
    pic2 = plt.imshow(pic)
    plt.savefig('24003.jpg')
    

    在这里插入图片描述

    2.使用K-Means聚类
    • img = cv2.imread(‘图片’)之后,直接就可以查看每个点的像素值
    • 聚为8类,想象中大致就可以把平地那一类选出来了吧
    import numpy as np
    import cv2
    from scipy import misc
    from scipy.misc import imread, imresize, imsave
    import os
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as pl
    os.chdir('/Users/zhaohaibo/Desktop')
    
    #对rgb图像kmeans聚类
    img = cv2.imread('24003.jpg')
    Z = img.reshape((-1,3))
    
    # convert to np.float32
    Z = np.float32(Z)
    
    # define criteria, number of clusters(K) and apply kmeans()
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    K = 8
    ret,label,center=cv2.kmeans(Z,K,None,criteria,10,cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
    
    # Now convert back into uint8, and make original image
    center = np.uint8(center)
    res = center[label.flatten()]
    res2 = res.reshape((img.shape))
    cv2.imwrite('k=8.jpg',res2)
    

    分别是彩色和黑白的聚类结果。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    # 划出平地
    from PIL import Image
    i = 1
    j = 1
    img = Image.open("k=12.jpg")#读取系统的内照片
    print (img.size)#打印图片大小
    print (img.getpixel((4,4)))
    # 要保留177 22 88
    width = img.size[0]#长度
    height = img.size[1]#宽度
    for i in range(0,width):#遍历所有长度的点
        for j in range(0,height):#遍历所有宽度的点
            data = (img.getpixel((i,j)))#打印该图片的所有点
            print (data)#打印每个像素点的颜色RGBA的值(r,g,b,alpha)
            print (data[0])#打印RGBA的r值
            if (data[0]>=170 and data[0]<=180):#RGBA的r值大于170,并且g值大于170,并且b值大于170
                img.putpixel((i,j),(255,255,255,255))#则这些像素点的颜色改成白色
    img = img.convert("RGB")#把图片强制转成RGB
    img.save("1.jpg")#保存修改像素点后的图片
    

    在这里插入图片描述

    好像有点意思了,看起来平地被标成了白色。

    提取rgb数值(想画3D图没成功)

    法1
    # 提取rgb的数值
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
    import numpy as np
    from PIL import Image
    import os
    os.chdir("/Users/zhaohaibo/Desktop")
    i = 1
    j = 1
    img = Image.open("k=12.jpg")#读取系统的内照片
    print (img.size)#打印图片大小
    print (img.getpixel((4,4)))  # 获取某点的像素值
    # 要保留177 22 88
    width = img.size[0]#长度
    height = img.size[1]#宽度
    x = []
    y = []
    z = []
    for i in range(0,width):#遍历所有长度的点
        for j in range(0,height):#遍历所有宽度的点
            data = (img.getpixel((i,j)))
            x.append(data[0])
            y.append(data[1])
            z.append(data[2])
    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    z = np.array(z)
    x = x.reshape(214,215)
    y = y.reshape(214,215)
    z = z.reshape(214,215)
    
    
    
    网上找了另一个简单的方法
    image_path = "HOPE.png"
    
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    from matplotlib import pyplot
    from PIL import Image
    
    fig = pyplot.figure()
    axis = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection="3d") # 3D plot with scalar values in each axis
    
    im = Image.open(image_path)
    r, g, b = list(im.getdata(0)), list(im.getdata(1)), list(im.getdata(2))
    
    axis.scatter(r, g, b, c="#ff0000", marker="o")
    axis.set_xlabel("Red")
    axis.set_ylabel("Green")
    axis.set_zlabel("Blue")
    pyplot.show()
    
    选择最佳着陆点
    # 提取rgb的数值
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
    import numpy as np
    from PIL import Image
    import os
    os.chdir("/Users/zhaohaibo/Desktop")
    
    img = Image.open("face.jpg")
    width = img.size[0]#长度
    height = img.size[1]#宽度
    def pi(i,j):
        return img.getpixel((i,j))[0]
    for i in range(6, height-6):
        for j in range(6, width-6):
            if(pi(i,j)==255 and pi(i+5,j+5)==255 and pi(i-5,j-5)==255 and pi(i-5,j+5)==255 and pi(i+5,j-5)==255):
                img.putpixel((i,j),(0,255,0,255))
    img = img.convert("RGB")
    def check_pi(i,j):
        if(img.getpixel((i,j))==(0,255,0)):
            return True
        else:
            return False
    for i in range(2, height-2):
        for j in range(2, width-2):
            if(check_pi(i,j) and check_pi(i-2,j-2) and check_pi(i-2,j+2) and check_pi(i+2,j-2) and check_pi(i+2,j+2)):
                img.putpixel((i,j),(0,0,255,255))
    area = []
    for i in range(2,height-2):
        for j in range(2,width-2):
            if(img.getpixel((i,j))==(0,0,255)):
                area.append((i,j))
    for i in range(len(area)-6):
        if(area[i-7][0]==area[i+6][0]):
            print((area[i]))
    (167, 48)
    

    在这里插入图片描述

    所以一些绿色点是好的着陆区域?绿色点里面蓝色点是好的着陆点?

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  • 图像处理之角检测与亚像素定位 角是图像中亮度变化最强地方反映了图像的本质特征,提取图像中的角可以有效提高图像处理速度与精准度。所以对于整张图像来说特别重要,角检测与提取的越准确图像处理与...

    图像处理之角点检测与亚像素角点定位

     

    角点是图像中亮度变化最强地方反映了图像的本质特征,提取图像中的角点可以有效提高图像处理速度与精准度。所以对于整张图像来说特别重要,角点检测与提取的越准确图像处理与分析结果就越接近真实。同时角点检测对真实环境下的对象识别、对象匹配都起到决定性作用。Harris角点检测是图像处理中角点提取的经典算法之一,应用范围广发,在经典的SIFT特征提取算法中Harris角点检测起到关键作用。通常对角点检测算法都有如下要求:


    1. 基于灰度图像、能够自动调整运行稳定,检测出角点的数目。

    2. 对噪声不敏感、有一定的噪声抑制,有较强的角点角点检测能力。

    3. 准确性够高,能够正确发现角点位置

    4. 算法尽可能的快与运行时间短


    Harris角点检测基本上满足了上述四点要求,所以被广发应用,除了Harris角点检测,另外一种常见的角点检测算法-Shi-Tomasi角点检测也得到了广发应用,OpenCV中对这两种算法均有实现API可以调用。关于Harris角点检测原理可以看我之前写的博文:

    http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/16908661

    关于Shi-Tomasi角点检测,与Harris角点检测唯一不同就是在计算角点响应值R上面。


    然后根据输入的阈值T大于该阈值的R对应像素点即为图像中角点位置坐标。此刻坐标往往都是整数出现,而在真实的世界中坐标多数时候都不是整数,假设我们计算出来的角点位置P(34, 189)而实际上准确角点位置是P(34.278, 189.706)这样带小数的位置,而这样的准确位置寻找过程就叫做子像素定位或者亚像素定位。这一步在SURF与SIFT算法中都有应用而且非常重要。常见的亚像素级别精准定位方法有三类:

    1. 基于插值方法

    2. 基于几何矩寻找方法

    3. 拟合方法 - 比较常用

    拟合方法中根据使用的公式不同可以分为高斯曲面拟合与多项式拟合等等。以高斯拟合为例


    这样就求出了亚像素的位置。使用亚像素位置进行计算得到结果将更加准确,对图像特征提取、匹配结果效果显著。OpenCV中已经对角点检测实现了亚像素级别的API可以调用。

    代码演示

    OpenCV亚像素角点检测例子:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    Mat src, gray_src;
    int max_corners = 10;
    int max_trackbar = 30;
    const char* output_title = "subpxiel-result";
    void GoodFeature2Track_Demo(int, void*);
    int main(int argc, char** argv) {
    	src = imread("D:/vcprojects/images/home.jpg");
    	if (src.empty()) {
    		printf("could not load image...\n");
    		return -1;
    	}
    	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
    	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	imshow("input", src);
    
    	createTrackbar("Corners:", output_title, &max_corners, max_trackbar, GoodFeature2Track_Demo);
    	GoodFeature2Track_Demo(0, 0);
    
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    
    void GoodFeature2Track_Demo(int, void*) {
    	if (max_corners < 1) {
    		max_corners = 1;
    	}
    	vector<Point2f> corners;
    	double qualityLevel = 0.01;
    	double minDistance = 10;
    	int blockSize = 3;
    	double k = 0.04;
    	goodFeaturesToTrack(gray_src, corners, max_corners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, false, k);
    	cout << "number of corners : " << corners.size() << endl;
    	Mat copy = src.clone();
    	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
    		circle(copy, corners[t], 4, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
    	}
    	imshow(output_title, copy);
    
    	// locate corner point on sub pixel level
    	Size winSize = Size(5, 5);
    	Size zerozone = Size(-1, -1);
    	TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001);
    	cornerSubPix(gray_src, corners, winSize, zerozone, criteria);
    	for (size_t t = 0; t < corners.size(); t++) {
    		cout << (t+1) << ".point[x, y]=" << corners[t].x << "," << corners[t].y << endl;
    	}
    
    	return;
    }

    原图如下:


    运行结果:


    转载请注明来自【jia20003】的博客!


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  • Java OpenCV-4.0.0 图像处理8 图像像素点的获取与操作 java OpenCV-4.0.0 获取图像像素点对像素点进行操作 /** * OpenCV-4.0.0 获取图像像素点 */ public static void getPixelImage() { Mat src = Imgcodecs....

    Java OpenCV-4.0.0 图像处理8 图像像素点的获取与操作

    java OpenCV-4.0.0 获取图像像素点并对像素点进行操作

    package com.xu.image;
    
    import org.opencv.core.Core;
    import org.opencv.core.Mat;
    import org.opencv.core.Size;
    import org.opencv.highgui.HighGui;
    import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
    import org.opencv.imgproc.Imgproc;
    
    /**  
     * 
     * @Title: OpenCV.java   
     * @Package com.xu.opencv   
     * @Description: TODO   
     * @author: xuhyacinth     
     * @date: 2019年1月17日 下午7:54:15   
     * @version V-1.0 
     * @Copyright: 2019 xuhyacinth
     *
     */
    public class Test {
    
    	static {
    		//在使用OpenCV前必须加载Core.NATIVE_LIBRARY_NAME类,否则会报错
    		System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    		getPixelImage();
    	}
    
    	/**
    	 * OpenCV-4.0.0 获取图像像素点
    	 * @return: void  
    	 * @date: 2019年1月17日 下午8:24:07
    	 */
    	public static void getPixelImage_1() {
    		Mat src = Imgcodecs.imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\0001.jpg");
    		Mat dst = new Mat(src.size(),src.type());
    
    		int channels = src.channels();//获取图像通道数
    		double[] pixel = new double[3];//用于存放像素点
    
    		for (int i = 0, rlen = src.rows(); i < rlen; i++) {
    			for (int j = 0, clen = src.cols(); j < clen; j++) {
    				if (channels == 3) {//图片为3通道即平常的(B,G,R)
    					pixel = src.get(i, j).clone();
    					pixel[0] = 255 - pixel[0];//B
    					pixel[1] = 255 - pixel[1];//G
    					pixel[2] = 255 - pixel[2];//R
    					dst.put(i, j, pixel);
    				} else {//图片为单通道
    					dst.put(i, j, src.get(i, j).clone());
    				}
    			}
    		}
    		Imgproc.resize(src, src, new Size(src.cols()/2,src.rows()/2));
    		HighGui.imshow("图片测试", dst);
    		HighGui.waitKey(0);
    	}
    
    	/**
    	 * OpenCV-4.0.0 获取图像像素点
    	 * @return: void  
    	 * @date: 2019年11月24日 下午8:24:07
    	 */
    	public static void getPixelImage_2() {
    		Mat src = Imgcodecs.imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\0001.jpg");
    		
    		Mat dst = new Mat(src.size(),src.type());
    		double[] pixel = new double[3];//用于存放像素点
    
    		for (int i = 0 ,row = (int) src.size().height; i < row; i++) {
    			for (int j = 0,col = (int) src.size().width; j < col; j++) {
    				pixel = src.get(i, j).clone();
    				pixel[0] = 255 - pixel[0];//B
    				pixel[1] = 255 - pixel[1];//G
    				pixel[2] = 255 - pixel[2];//R
    				dst.put(i, j, pixel);
    			}
    		}
    		HighGui.imshow("图片测试", dst);
    		HighGui.waitKey(0);
    	}
    
    }
    
    
    

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对像素点图像处理