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超全Python图像处理讲解(多图预警)
2020-01-01 17:01:08文章目录Pillow模块讲解一、Image模块1.1 、打开图片和显示图片1.2、创建一个简单的图像1.3、图像混合(1)透明度混合(2)遮罩混合1.4、图像缩放(1)按像素缩放(2)按尺寸缩放1.5、图像的剪切与粘贴(1)图像粘贴...文章目录
Pillow模块讲解
一、Image模块
1.1 、打开图片和显示图片
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下:
mode(模式) bands(通道) 说明 “1” 1 数字1,表示黑白二值图片,每个像素用0或1共1位二进制码表示 “L” 1 灰度图 “P” 1 索引图 “RGB” 3 24位真彩图 “RGBA” 4 “RGB”+透明通道 “CMYK” 4 印刷模式图像 光理论是不够的,在此送大家一套2020最新Python全栈项目视频教程,点击此处 进来获取 跟着练习下,希望大家一起进步哦!
更多的模式也就不说了,关于模式的模式的详细介绍我也不知道。这个open方法返回一个Image对象,mode也不是必须参数。打开图片代码如下:from PIL import Image # 打开图片 im = Image.open('test.jpg') # 显示图片 im.show()
当然显示图片不是我们的重点,我们获取Image对象之后,就可以获取它的一些信息了。
print('图像的格式:', im.format) print('图像的大小:', im.size) print('图像的宽度:', im.width) print('图像的高度:', im.height) # 传入坐标的元组 print('获取某个像素点的颜色值:', im.getpixel(100, 100))
在我的环境中运行结果如下:
图像的格式: JPEG 图像的大小: (3968, 2976) 图像的宽度: 3968 图像的高度: 2976 获取某个像素点的颜色值: (198, 180, 132)
1.2、创建一个简单的图像
在Image模块中,提供了创建图像的方法。主要是通过**Image.new(mode, size, color)**实现,该方法传入三个参数:
- mode:图像的创建模式
- size:图像的大小
- color:图像的颜色
用该方法可以创建一个简单的图像,之后我们可以通过save方法将图像保存:
from PIL import Image # 创建一个简单的图像 im = Image.new('RGB', (100, 100), 'red') # 保存这个图像 im.save('red.png')
生成图片如下:
1.3、图像混合
(1)透明度混合
透明度混合主要是使用**Image中的blend(im1, im2, alpha)**方法,对该方法的解释如下:
- im1:Image对象,在混合的过程中,透明度设置为(1-apha)
- im2:Image对象,在混合的过程中,透明度设置为(apha)
- alpha:透明度,取值是0-1。当透明度为0是,显示im1对象;当透明度为1时,显示im2对象
注意:im1和im2的大小必须一样,且mode都为RGB
代码实现如下:
from PIL import Image # 打开im1 im1 = Image.open('pic.jpg').convert(mode='RGB') # 创建一个和im1大小一样的图像 im2 = Image.new('RGB', im1.size, 'red') # 混合图片,并显示 Image.blend(im1, im2, 0.5).show()
下面为原图和混合图的对比:
不得不说,我家艾斯真滴帅。
(2)遮罩混合
接下来就是很迷的时刻了,我们可以通过Image.composite(im1, im2, mask)方法实现遮罩混合。三个参数都是Image对象,该方法的作用就是使用mask来混合im1和im2。我是听不懂,你们能听懂最好给我讲一下。具体实现如下:
# 这句代码写了好多遍,我真不想写了 from PIL import Image # 打开图像1 im1 = Image.open('pic1.jpg') # 打开图像2 im2 = Image.open('pic2.jpg') # 重新设置im2的大小 im2.resize(im1.size) # 将图像2的三个色道分离,其中r、g、b都为Image对象 r, g, b = im2.split() # 遮罩混合 Image.composite(im1, im2, b).show()
注意:im1、im2和mask的大小必须一样
im1、im2和遮罩混合效果对比如下:
依旧是我帅气的艾斯。
1.4、图像缩放
(1)按像素缩放
按像素缩放通过Image.eval(im1, fun)方法实现,其中im1为我们老生常谈的Image对象了;第二个为一个方法(函数),该函数传入一个参数,即像素点。该函数会对图片中每个像素点进行函数内的操作。下面我们对来简单使用一下这个方法:
from PIL import Image # 打开一张图像 im = Image.open('抠鼻屎.jpg') # 对该图像每个像素点进行*2处理 Image.eval(im, lambda x:x*2).show()
这里我使用的lambda表达式,当然一般也都是用lambda表达式,不过你也可以像下面这样写:
# 定义一个方法 def func(x): return x*2 # 对图像im每个像素点进行func中的操作,其中func不能加() Image.eval(im, func)
效果图如下:
细心的读者应该可以发现,这个抠鼻屎的图片和笔者头像并不完全一样。在血色方面,笔者的头像确实要差几分。
注意:笔者在日常生活中可不是天天在大街上抠鼻屎的那种。
(2)按尺寸缩放
按尺寸缩放是通过Image对象的thumbnail()方法实现的,这里不同于前面直接通过Image调用方法,而是使用Image的具体实例im2调用thumbnail方法,从而对im2直接进行处理。具体代码如下:
from PIL import Image # 打开图像 im1 = Image.open('xx.jpg') # 复制图像 im2 = im1.copy() # 将复制后的图像进行缩放,传入一个元组 im2.thumbnail((100, 100)) # 输出图像大小 print("im1的大小", im1.size) print('im2的大小', im2.size)
这里缩放图像并不会对图像进行变形,即显示效果是一样的。这里就不放效果图了,输入结果如下:
im1的大小 (960, 960) im2的大小 (100, 100)
1.5、图像的剪切与粘贴
(1)图像粘贴
粘贴的实现主要是通过Image对象的paste(im, box, mask)方法,其中im为Image对象;box为要粘贴到的区域;mask为遮罩(我也不知道啥是遮罩)。其中box的参数有三种形式:
- (x1, y1):将im左上角对齐(x1,y1)点,其余部分粘贴,超出部分抛弃
- (x1, x2, y1, y2):将im粘贴至此区域
- None:此时im必须与源图像大小一致
(2)裁剪图像
裁剪主要通过Image对象的crop(box)方法实现,box同粘贴中一致。
接下来我们做一个小练习,想将图像某个区域剪切下来,然后粘贴到另一个图像上:
from PIL import Image # 打开图像 im = Image.open('nnz.jpg') # 复制两份 im1 = im.copy() im2 = im.copy() # 剪切图片 im_crop = im1.crop((200, 200, 400, 400)) # 粘贴图片 im2.paste(im_crop, (30, 30)) im2.show()
原图和效果图对比如下:
貌美如花的娜娜子。
1.4、图像旋转和格式转换
(1)图像旋转
图像旋转就非常简单了,简单的一句代码,通过Image对象调用rotate(),该方法返回被旋转图像的一个副本:
from PIL import Image im = Image.open('nnz.jpg') # 旋转90度然后显示 im.rotate(90).show()
顺时针逆时针就不要问我了。
(2)格式转换
- convert:转换图像的模式
- transpose:转换图像的格式
convert之前已经使用过了,这里就简单演示一下transpose的作用,transpose主要传入一些Image中的常量:
from PIL import Image # 打开图像 im = Image.open('nnz.jpg') # 这里我也不知道注释啥了,总之效果和rotate(90)效果一样 im.transpose(Image.ROTATE_90).show()
效果图我也就不放了,给大家列出一些可以传入的常量和该常量的作用:
常量 作用 Image.FILP_TOP_BOTTOM 上下翻转 Image.FILP_LEFT_RIGHT 左右翻转 Image.ROTATE_90 翻转90° Image.ROTATE_180 翻转180° Image.TRANSPOSE 颠倒 我也不知道这是哪门子的格式转换。
1.5、分离和合并
(1)分离
这个是之前使用过的,通过Image对象的split()方法,将图像的RGB三个通道分离,并返回三个Image对象:
from PIL import Image # 打开图像 im = Image.open('nnz.jpg') # 分离通道,返回3个Image对象 r, g, b = im.split()
三个通道的效果图如下:
(2)合并
合并是通过Image.merge(mode, bands)方法实现的,其中mode为模式,bands为通道列表,传入一个列表类型数据。下面我实现以下小新多年来的愿望:
from PIL import Image # 打开小新.jpg和娜娜子.jpg im1 = Image.open('娜娜子.jpg') im2 = Image.open('小新.jpg') # 让im2大小和im1一样 im2.resize(im1.size) # 将两个图像分别分离 r1, g1, b1 = im1.split() r2, g2, b2 = im2.split() # 合并图像 im3 = Image.merge('RGB', [r1, g2, b1]) im3.show()
效果图如下,看到这么美的图片,小新一定会感谢我的:
到这里,我们就把Image模块的大致内容讲解完了,接下来我们来了解PIL中更丰富的功能。
二、ImageFilter
ImageFilter中提供了很多常用的滤镜功能,
2.1、高斯模糊
高斯模糊也叫高斯平滑,是啥我也不知道,反正听名字就是模糊。我们结合上面的内容完成一个小案例:
from PIL import Image, ImageFilter # 打开图像 im1 = Image.open('iron_man.jpg') # 创建一个im1两倍宽的图像 img = Image.new('RGB', (im1.width*2, im1.height), 'red') # 高斯模糊处理 im2 = im1.filter(ImageFilter.GaussianBlur) # 将im1粘贴到img上 img.paste(im1, (0, 0)) # 将im2(高斯模糊后的图像)粘贴到img上 img.paste(im2, (im1.width, 0)) img.show()
为了考虑小新的感受,下面不再用娜娜子作为素材。我选取了一张钢铁侠的图片,运行结果如下:
希望各位读者不要误会,他俩真没说你帅,他俩只说笔者一个人帅。
2.2、其它滤镜
除了高斯模糊,ImageFilter中还提供了许多其它滤镜:
滤镜值 滤镜名词 BLUR 模糊效果 CONTOUR 轮廓 DETAIL 细节 EDGE_ENHANCE 边缘增强 EDGE_ENHANCE_MORE 边缘增强plus EMBOSS 浮雕效果 FIND_EDGES 寻找边缘 SMOOTH 平滑 笔者用一张美女图片,测试了上面几个滤镜的效果,发现9张图是看起来是完全一样的。虽然完全一样,但是笔者还是打算将这次测试的结果作为我慈善事业的一部分,分享给各位读者。
其中1为高斯模糊,2-9分别为表格中的8个滤镜。
三、ImageChops模块(图像合成)
ImageChops模块中,提供了很多图像合成的方法。这些方法是通过计算通道中像素值来实现的,不同的方法有不同的计算方式。
3.1、加法运算
加法运算通过**ImageChops.add(image1, image2, scale=1.0, offset=0)**方法实现,合成公式如下:
out = (im1 + im2)/scale + offset
我也看不懂,其中scale和offset是有默认值的。所以使用时我们可以省略参数,具体实现如下:
from PIL import Image, ImageChops # 打开图像 im1 = Image.open('im1.jpg') im2 = Image.open('im2.jpg') # 合成图像并显示 im3 = ImageChops.add(im1, im2) im3.show()
实验结果产不忍赌,效果图如下:
3.2、减法运算
加法运算通过**ImageChops.subtract(image1, image2, scale=1.0, offset=0)**方法实现,合成公式如下:
out = (im1 - im2)/scale + offset
其使用和add方法是一致的,代码如下:
from PIL import Image, ImageChops # 打开图像 im1 = Image.open('xscn.jpg') im2 = Image.open('xscn2.jpg') # 合成图像并显示 im3 = ImageChops.subtract(im1, im2) im3.show()
原本是不想放效果图的,但是运行后,发现效果图比较美,所以想和大家分享一下:
希望大家读到这篇博客的时候是独自一人的深夜。
3.3、其它函数
因为大多数函数的使用都比较简单,所以后续的函数也不单独拿出来讲了,具体功效可以看下列表:
函数名 参数 作用 计算公式 darker(变暗) (image1, image2) 对比两种图片的像素,取两种图片中对应像素的较小值。(去亮留暗) min(im1, im2) lighter(变亮) 同上 对比两种图片的像素,取两种图片中对应像素的较大值。(去暗留亮) max(im1, im2) invert(反色) (image) 将max(255)减去每个像素的值 max-image multiply(叠加) (image1, image2) 两种图片互相叠加。如果和黑色叠加,将获得一张很色图片 im1*im2/max screen(屏幕) 同上 先反色后叠加 max-((max-im1)*(max-im2)/max) difference(比较) 同上 各个像素做减法,取绝对值。如果像素相同结果为黑色 abs(im1-im2) 演示代码如下:
from PIL import Image, ImageChops # 打开图像 im1 = Image.open("im1.jpg") im2 = Image.open("im2.jpg") # 对图像进行各种操作 im3 = ImageChops.darker(im1, im2) im3.save('darker.jpg') im3 = ImageChops.lighter(im1, im2) im3.save('lighter.jpg') im3 = ImageChops.invert(im1) im3.save('invert.jpg') im3 = ImageChops.multiply(im1, im2) im3.save('multiply.jpg') im3 = ImageChops.screen(im1, im2) im3.save('screen.jpg') im3 = ImageChops.difference(im1, im2) im3.save('difference.jpg')
其中,我选取的素材im1和im2都是上面使用到的那两张,效果图如下:
这样,我的女神就被我毁的体无完肤了。
四、ImageEnhance模块(色彩、亮度)
ImageEnhance提供了许多函数,用于调整图像的色彩、对比度、亮度、清晰度等。调整图像的步骤如下:
- 确定要调整的参数,获取特定的调整器
- 调用调整器的enhance方法,传入参数进行调整。
注意:所有调整器都实现同一个接口,该接口中包含一个方法enhance
其中enhance方法接收一个参数factor,factor是一个大于0的数。当factor为1时,返回原图,当factor小于1返回减弱图,大于1返回增强图。
各个获取色彩调整器的方法如下:
方法名称 方法作用 ImageEnhance.Color() 获取颜色调整器 ImageEnhance.Contrast() 获取对比度调整器 ImageEnhance.Brightness() 获取亮度调整器 ImageEnhance.Sharpness() 获取清晰度调整器 虽然是很想偷懒,不去做实验,但是想想还是做了如下实验,代码如下:
from PIL import Image, ImageEnhance # 打开im1 im1 = Image.open("gtx.jpg") # 获取颜色(各种)调整器 enhance_im1 = ImageEnhance.Color(im1) #enhance_im1 = ImageEnhance.Contrast(im1) #enhance_im1 = ImageEnhance.Brightness(im1) #enhance_im1 = ImageEnhance.Sharpness(im1) # 减弱颜色(以及其它属性) im2 = enhance_im1.enhance(0.5) # 增强颜色(以及其它属性) im3 = enhance_im1.enhance(1.5) # 获取原图大小 w, h = im1.size # 创建一个原图大小3倍的图片 img = Image.new("RGB", (w*3, h)) # 将减弱的图片放在最左边 img.paste(im2, (0, 0)) # 将原图放在中间 img.paste(im1, (w, 0)) # 将增强后的图片放在最右边 img.paste(im3, (w*2, 0)) # 显示图片 img.show()
其中,我们只需要修改获取调整器的代码就可以了,获取其它调制器的代码我注释了。然后看看效果图:
这种不伤大雅的工作,让我唐尼叔做再适合不过了。
另外再讲一个调节亮度的函数,但是这个函数时Image中的函数point(),而不是ImageEnhance的。该函数传入一个参数,使用方法和Image.eval()类似,使用示例如下:
from PIL import Image # 打开图像 im1 = Image.open('gtx.jpg') # 变暗操作 im2 = im1.point(lambda x:x*0.5) # 变量操作 im3 = im1.point(lambda x:x*1.5) # 获取原图大小 w, h = im1.size # 创建一个原图大小3倍的图片 img = Image.new("RGB", (w*3, h)) # 将减弱的图片放在最左边 img.paste(im2, (0, 0)) # 将原图放在中间 img.paste(im1, (w, 0)) # 将增强后的图片放在最右边 img.paste(im3, (w*2, 0)) # 显示图片 img.show()
效果图如下:
五、ImageDraw模块
该模块提供了许多绘制2D图像的功能,我们可以通过绘制获取一个全新的图像,也可以在原有的图像上进行绘制。在我们使用该模块进行绘制时,我们需要先获取ImageDraw.Draw对象,获取方式如下:
from PIL import ImageDraw # 构造函数中,im为一个Image对象 drawer = ImageDraw.Draw(im)
我们获取ImageDraw.Draw对象后就可以进行相应的绘制了。
5.1、绘制简单形状
在绘制之前,我们先创建一个空白的图片:
from PIL import Image, ImageDraw # 创建一个300*300的白色图片 im = Image.new("RGB", (300, 300), "white") # 获取ImageDraw.Draw对象 drawer = ImageDraw.Draw(im)
后续的绘制都可以使用对象drawer绘制。
(1)绘制直线
""" xy:起点坐标和终点坐标(x1, y1, x2, y2) fill:填充色。"red"、"blue"... width:轮廓粗细 joint:连接方式,可以是曲线 """ line(xy, fill, width, joint) # 绘制直线 drawer.line((50, 50, 150, 150), fill='green',width=2)
(2)绘制矩形
""" xy:左上角坐标和右下角坐标(x1, y1, x2, y2) fill:填充色。"red"、"blue"... outline:轮廓色。同上 width:轮廓粗细 """ rectangle(xy, fill, outline, width) # 使用示例 drawer.rectangle((50, 50, 150, 150), fill='green', outline='red', width=3)
(3)绘制圆弧
""" xy:包含圆弧所在圆的矩形的左上角坐标和右下角坐标(x1, y1, x2, y2) start:起始角度 end:终止角度 fill:填充色。"red"、"blue"... width:轮廓粗细 """ arc(xy, start, end, fill, width) # 使用示例 drawer.arc((50, 50, 150, 150), start=0, end=90, fill='green', width=3)
对于xy参数的解释如图所示:
(4)绘制椭圆
""" xy:包含椭圆(或圆)的矩形的左上角坐标和右下角坐标(x1, y1, x2, y2) fill:填充色。"red"、"blue"... outline:轮廓颜色 width:轮廓粗细 """ ellipse(xy, fill, outline, width) # 使用示例 drawer.ellipse((50, 50, 150, 150),fill='green', outline='red', width=3)
(5)绘制弦
""" xy:弦所在椭圆的矩形的左上角坐标和右下角坐标(x1, y1, x2, y2) start:开始角度 end:终点角度 fill:填充色。"red"、"blue"... outline:轮廓颜色 width:轮廓粗细 """ chord(xy, start, end, fill, outline, width) # 使用示例 drawer.chord((50, 50, 150, 150),start=0, end=90, fill='green', outline='red', width=3)
(6)绘制扇形
""" xy:扇形所在椭圆的矩形的左上角坐标和右下角坐标(x1, y1, x2, y2) start:开始角度 end:终点角度 fill:填充色。"red"、"blue"... outline:轮廓颜色 width:轮廓粗细 """ pieslice(xy, start, end, fill, outline, width) # 使用示例 drawer.pieslice((50, 50, 150, 150),start=0, end=90, fill='green', outline='red', width=3)
(7)绘制多边形
""" xy:多边形各个点坐标的元组/列表(x1, y1, x2, y2) fill:填充色。"red"、"blue"... outline:轮廓颜色 """ pieslice(xy, fill, outline) # 使用示例 drawer.polygon((50, 50, 150, 150, 150, 200, 200, 250, 50, 50), fill='green', outline='red')
(8)绘制点
""" xy:点的坐标 fill:填充色。"red"、"blue"... """ point(xy, fill) # 使用示例 drawer.point((100, 100), fill='black')
除了上面这些简单图形外,我们还可以使用Draw绘制文字。
5.2、绘制文字
绘制文字和绘制图形是一样的:
""" xy:起点坐标 text:绘制的文本 fill:填充色。"red"、"blue"... ...其中绘制文字还有许多其它参数 """ text(xy, text, fill) # 使用示例 drawer.text((100, 100), text='zack' fill='red')
当我们绘制中文时,上述代码会报错,因为默认编码是不支持中文的。我们可以在C:/Windows/Fonts目录下找到字体文件,我们选择一个支持中文的。我这里直接是将字体文件复制到项目底下来了,代码如下:
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 创建一个图像用于绘制文字 im = Image.new("RGB", (300, 300), "white") drawer = ImageDraw.Draw(im) # 获取字体对象 imFont = ImageFont.truetype('simkai.ttf', 30) # 绘制文字时设置字体 drawer.text((50, 100),text="啥",font=imFont,fill="red") im.show()
最后送大家一套2020最新Pyhon项目实战视频教程,点击此处 进来获取 跟着练习下,希望大家一起进步哦!
我们使用了ImageFont.truetype()函数获取字体对象,在获取时我们可以设置字体大小。到此我们就了解了PIL的各种操作了,感兴趣的读者可以关注我的个人公众号:ZackSock。
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[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
2018-08-16 22:54:17该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。...该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
该系列在github所有源代码:https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
PS:请求帮忙点个Star,哈哈,第一次使用Github,以后会分享更多代码,一起加油。同时推荐作者的C++图像系列知识:
[数字图像处理] 一.MFC详解显示BMP格式图片
[数字图像处理] 二.MFC单文档分割窗口显示图片
[数字图像处理] 三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解
[数字图像处理] 四.MFC对话框绘制灰度直方图
[数字图像处理] 五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理详解
[数字图像处理] 六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解
[数字图像处理] 七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解本篇文章作为第一篇,将讲解图像处理基础知识和OpenCV入门函数,知识点如下:
1.图像基础知识
2.OpenCV读写图像
3.OpenCV像素处理PS: 文章也学习了网易云高登教育的知识,推荐大家学习。
PSS:2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票。我是59号,Eastmount,杨秀璋。投票地址:https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index
一.图像基础知识
图像都是由像素(pixel)构成的,即图像中的小方格,这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位,每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。
图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。
1.二值图像
二值图像中任何一个点非黑即白,要么为白色(像素为255),要么为黑色(像素为0)。将灰度图像转换为二值图像的过程,常通过依次遍历判断实现,如果像素>=127则设置为255,否则设置为0。2.灰度图像
灰度图像除了黑和白,还有灰色,它把灰度划分为256个不同的颜色,图像看着也更为清晰。将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作,通常包括下面几种方法:
(1) 浮点算法:Gray=R0.3+G0.59+B0.11
(2) 整数方法:Gray=(R30+G59+B11)/100
(3) 移位方法:Gray=(R28+G151+B77)>>8;
(4) 平均值法:Gray=(R+G+B)/3;(此程序采用算法)
(5) 仅取绿色:Gray=G;
(6) 加权平均值算法:根据光的亮度特性,公式: R=G=B=R0.299+G*0.587+B0.144通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。改变象素矩阵的RGB值,来达到彩色图转变为灰度图。
3.彩色图像
彩色图像是RGB图像,RGB表示红、绿、蓝三原色,计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的,即三色通道。
二.OpenCV读写图像
本文主要使用Python2.7和OpenCV进行讲解,首先调用"pip install opencv-python"安装OpenCV库,如下图所示:
1.读入图像
OpenCV读图像主要调用下面函数实现:img = cv2.imread(文件名,[,参数])
参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)
参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)
参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)
参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)2.显示图像
显示图像调用函数如下:cv2.imshow(窗口名, 图像名)
3.窗口等待
调用函数如下:cv2.waitKey(delay)
键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入;参数>0表示等待delay毫秒;参数<0表示等待键盘单击。4.删除所有窗口
调用函数如下:cv2.destroyAllWindows() 删除所有窗口
cv2.destroyWindows() 删除指定的窗口5.写入图片
调用函数如下:retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)
下面代码是读入图片并显示保存。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg") #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下图所示,并且在文件夹下保存了一张名为“testyxz.jpg”的图像。
如果代码中没有watiKey(0)函数,则运行结果如下图所示:
同时
可以对代码进行升级,如下所示:#无限期等待输入 k=cv2.waitKey(0) #如果输入ESC退出 if k==27: cv2.destroyAllWindows()
三.OpenCV像素处理
1.读取像素
灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B、G、R三个分量。注意OpenCV读取图像是BGR存储显示,需要转换为RGB再进行图像处理。灰度图像:返回值 = 图像(位置参数)
eg: test=img[88,42]
彩色图像:返回值 = 图像[位置元素, 0 | 1 | 2 ] 获取BGR三个通道像素
eg: blue=img[88,142,0] green=img[88,142,1] red=img[88,142,2]2.修改图像
修改图像如果是灰度图像则直接赋值新像素即可,彩色图像依次给三个值赋值即可。灰度图像:
img[88,142] = 255
彩色图像:
img[88,142, 0] = 255
img[88,142, 1] = 255
img[88,142, 2] = 255
彩色图像:方法二
img[88,142] = [255, 255, 255]下面代码是获取像素及修改的操作。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) test = img[88,142] print test img[88,142] = [255, 255, 255] print test #分别获取BGR通道像素 blue = img[88,142,0] print blue green = img[88,142,1] print green red = img[88,142,2] print red #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下所示:
[158 107 64]
[255 255 255]
255
255
255下面代码是将行为100到200、列150到250的像素区域设置为白色。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #该区域设置为白色 img[100:200, 150:250] = [255,255,255] #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
运行结果如下图所示:
希望文章对大家有所帮助,如果有错误或不足之处,还请海涵。
(By:Eastmount 2018-08-16 夜11点 https://blog.csdn.net/Eastmount/)
2020年8月18新开的“娜璋AI安全之家”,主要围绕Python大数据分析、网络空间安全、人工智能、Web渗透及攻防技术进行讲解,同时分享CCF、SCI、南核北核论文的算法实现。娜璋之家会更加系统,并重构作者的所有文章,从零讲解Python和安全,写了近十年文章,真心想把自己所学所感所做分享出来,还请各位多多指教,真诚邀请您的关注!谢谢。
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[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移
2018-09-06 13:24:30该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。...该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
该系列在github所有源代码:https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
PS:请求帮忙点个Star,哈哈,第一次使用Github,以后会分享更多代码,一起加油。同时推荐作者的C++图像系列知识:
[数字图像处理] 一.MFC详解显示BMP格式图片
[数字图像处理] 二.MFC单文档分割窗口显示图片
[数字图像处理] 三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解
[数字图像处理] 四.MFC对话框绘制灰度直方图
[数字图像处理] 五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理详解
[数字图像处理] 六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解
[数字图像处理] 七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解前文参考:
[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素
[Python图像处理] 三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理
[Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波
[Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像位移操作、旋转和翻转效果,包括四部分知识:图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。全文均是基础知识,希望对您有所帮助。
1.图像缩放
2.图像旋转
3.图像翻转
4.图像平移PS:文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时部分参考网易云视频,推荐大家去学习。同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请大家下来补充。
推荐原理文章:OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转投票闲谈:
最后希望大家帮我2019年CSDN博客之星投投票,每天可以投5票喔,截止时间2020年2月19日,谢谢大家!八年,在CSDN分享了410篇文章,15个专栏,400多万人次浏览,包括Python人工智能、数据挖掘、网络爬虫、图象处理、网络安全、JAVA网站、Android开发、LAMP/WAMP、C#网络编程、C++游戏、算法和数据结构、面试总结、人生感悟等。当然还有我和你的故事,感恩一路有你,感谢一路同行,希望通过编程分享帮助到更多人,也希望学成之后回贵州教更多学生。因为喜欢,所以分享,且看且珍惜,加油!等我四年学成归来~
一.图像缩放
图像缩放主要调用resize()函数实现,具体如下:
result = cv2.resize(src, dsize[, result[. fx[, fy[, interpolation]]]])
其中src表示原始图像,dsize表示缩放大小,fx和fy也可以表示缩放大小倍数,他们两个(dsize或fx\fy)设置一个即可实现图像缩放。例如:- result = cv2.resize(src, (160,160))
- result = cv2.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5)
图像缩放:设(x0, y0)是缩放后的坐标,(x, y)是缩放前的坐标,sx、sy为缩放因子,则公式如下:
代码示例如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test.jpg') #图像缩放 result = cv2.resize(src, (200,100)) print result.shape #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示,图像缩小为(200,100)像素。
需要注意的是,代码中 cv2.resize(src, (200,100)) 设置的dsize是列数为200,行数为100。
同样,可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换,代码如下所示。#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test.jpg') rows, cols = src.shape[:2] print rows, cols #图像缩放 dsize(列,行) result = cv2.resize(src, (int(cols*0.6), int(rows*1.2))) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示:
最后讲解(fx,fy)缩放倍数的方法对图像进行放大或缩小。
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test.jpg') rows, cols = src.shape[:2] print rows, cols #图像缩放 result = cv2.resize(src, None, fx=0.3, fy=0.3) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
最后输出的结果如下图所示,这是按例比0.3*0.3缩小的。
二、图像旋转
图像旋转主要调用getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数实现,绕图像的中心旋转,具体如下:
- M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1)
参数分别为:旋转中心、旋转度数、scale - rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))
参数分别为:原始图像、旋转参数、原始图像宽高
图像旋转:设(x0, y0)是旋转后的坐标,(x, y)是旋转前的坐标,(m,n)是旋转中心,a是旋转的角度,(left,top)是旋转后图像的左上角坐标,则公式如下:
代码如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test.jpg') #原图的高、宽 以及通道数 rows, cols, channel = src.shape #绕图像的中心旋转 #参数:旋转中心 旋转度数 scale M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 30, 1) #参数:原始图像 旋转参数 元素图像宽高 rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows)) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("rotated", rotated) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示:
如果设置-90度,则核心代码和图像如下所示。
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), -90, 1)
rotated = cv2.warpAffine(src, M, (cols, rows))
三、图像翻转
图像翻转在OpenCV中调用函数flip()实现,原型如下:
dst = cv2.flip(src, flipCode)
其中src表示原始图像,flipCode表示翻转方向,如果flipCode为0,则以X轴为对称轴翻转,如果fliipCode>0则以Y轴为对称轴翻转,如果flipCode<0则在X轴、Y轴方向同时翻转。代码如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') src = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #图像翻转 #0以X轴为对称轴翻转 >0以Y轴为对称轴翻转 <0X轴Y轴翻转 img1 = cv2.flip(src, 0) img2 = cv2.flip(src, 1) img3 = cv2.flip(src, -1) #显示图形 titles = ['Source', 'Image1', 'Image2', 'Image3'] images = [src, img1, img2, img3] for i in xrange(4): plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()
输出结果如下图所示:
四、图像平移
图像平移:设(x0, y0)是缩放后的坐标,(x, y)是缩放前的坐标,dx、dy为偏移量,则公式如下:
图像平移首先定义平移矩阵M,再调用warpAffine()函数实现平移,核心函数如下:
M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])
shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))完整代码如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #图像平移 下、上、右、左平移 M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]]) img1 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]]) img2 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]]) img3 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]]) img4 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) #显示图形 titles = [ 'Image1', 'Image2', 'Image3', 'Image4'] images = [img1, img2, img3, img4] for i in xrange(4): plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()
输出结果如下图所示:
三尺讲台,三寸舌,
三千桃李,三杆笔。
再累再苦,站在讲台前就是最美的自己,几个月的烦恼和忧愁都已消失,真的好享受这种状态,仿佛散着光芒,终于给低年级的同学上课了越早培养编程兴趣越好,恨不能倾囊相授。
即使当一辈子的教书匠,平平淡淡也喜欢,而且总感觉给学生讲课远不是课酬和职称所能比拟,这就是所谓的事业,所谓的爱好。
希望文章对大家有所帮助,如果有错误或不足之处,还请海涵。 准备出去休回家了,好好享受最美时光。
(By:Eastmount 2018-09-06 早10点 https://blog.csdn.net/Eastmount/)
2020年8月18新开的“娜璋AI安全之家”,主要围绕Python大数据分析、网络空间安全、人工智能、Web渗透及攻防技术进行讲解,同时分享CCF、SCI、南核北核论文的算法实现。娜璋之家会更加系统,并重构作者的所有文章,从零讲解Python和安全,写了近十年文章,真心想把自己所学所感所做分享出来,还请各位多多指教,真诚邀请您的关注!谢谢。
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图像的DCT算法
2018-06-27 14:58:09DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块; 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换; 3)舍弃高频系数(AC系数),保留低频信息(DC系数)。高频系数一般保存的...一,背景介绍
DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下
1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块;
2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换;
3)舍弃高频系数(AC系数),保留低频信息(DC系数)。高频系数一般保存的是图像的边界、纹理信息,低频信息主要是保存的图像中平坦区域信息。
4)图像的低频和高频,高频区域指的是空域图像中突变程度大的区域(比如目标边界区域),通常的纹理丰富区域。二,图像
二维DCT变换就是将二维图像从空间域转换到频率域。形象的说,就是计算出图像由哪些二维余弦波构成
其中F就是变换得到的系数,f是图像的像素值,A是转换矩阵,其中i为二维波的水平方向频率,j为二维波的垂直方向频率,取值范围都是0-(N-1),N是图像块的大小,
1)求出转换矩阵A;
2)利用转换矩阵A,转换到频域,即由图像 f 得到系数矩阵F。三,Matlab实现图像块DCT变换
clc;clear; f = (rand(4,4)*100); % 生成4x4块 % 1,根据公式,生成转换矩阵A for i=0:3 for j=0:3 if i == 0 c = sqrt(1/4); else c = sqrt(2/4); end A(i+1, j+1) = c * cos( (j + 0.5)* pi * i / 4 ); % 生成转换矩阵 end end % 2,利用转换矩阵A,进行转换 dct_my = A*f*A'; % 转换 dct_matlab = dct2(f); % matlab自带函数转换
结果:
f = 89.0903 14.9294 81.4285 19.6595 95.9291 25.7508 24.3525 25.1084 54.7216 84.0717 92.9264 61.6045 13.8624 25.4282 34.9984 47.3289 dct_my = 197.7977 21.3312 5.8547 40.7995 10.7399 48.3374 21.6041 46.3630 -34.4348 -18.4205 0.7236 18.6270 51.2061 -20.9533 -41.4148 8.2377 dct_matlab = 197.7977 21.3312 5.8547 40.7995 10.7399 48.3374 21.6041 46.3630 -34.4348 -18.4205 0.7236 18.6270 51.2061 -20.9533 -41.4148 8.2377 >>
四,DCT反变换
A是正交矩阵,所以有,所以求得:
五,Matlab实现DCT反变换
基于前面得到的转换矩阵A,则DCT反转换后面加一行代码即可:clc;clear; f = (rand(4,4)*100); % 生成4x4块 for i=0:3 for j=0:3 if i == 0 c = sqrt(1/4); else c = sqrt(2/4); end A(i+1, j+1) = c * cos( (j + 0.5)* pi * i / 4 ); end end dct_my = A*f*A'; dct_matlab = dct2(f); f_convert = A'*dct_my*A;
f = 22.8977 53.8342 10.6653 81.7303 91.3337 99.6135 96.1898 86.8695 15.2378 7.8176 0.4634 8.4436 82.5817 44.2678 77.4910 39.9783 dct_my = 204.8538 1.1802 9.6825 -7.4417 21.7177 -30.4859 8.3810 -50.0097 1.8694 -9.0912 10.7823 -3.4473 -121.8989 -10.6487 16.1003 -22.1974 dct_matlab = 204.8538 1.1802 9.6825 -7.4417 21.7177 -30.4859 8.3810 -50.0097 1.8694 -9.0912 10.7823 -3.4473 -121.8989 -10.6487 16.1003 -22.1974 f_convert = 22.8977 53.8342 10.6653 81.7303 91.3337 99.6135 96.1898 86.8695 15.2378 7.8176 0.4634 8.4436 82.5817 44.2678 77.4910 39.9783 >>
六,对图像进行DCT变换
效果图,分别是原图,所有dct系数小块组成图,反dct变换回来的图:
将图像分成8x8的小块,对每个小块依次进行dct变换,反变换回来时,也是依次处理每个小块。
matlab代码:clc;clear; img = rgb2gray(imread('D:\Code\Image\girl.jpg')); figure, imshow(img); % 1,使图像行列为 8的倍数 [row,col] = size(img); row = round(row/8) * 8; col = round(col/8) * 8; img = imresize(img, [row, col]); % 2,对图像块进行dct变换 img_dct = zeros(row, col); % 存放转换后的dct系数 for i=1:8:row-7 for j=1:8:col-7 img_block = img(i:i+7, j:j+7); dct_block = dct2(img_block); % 也可用刚才实现的(定义成一个函数即可) % imshow(dct_block); % 显示dct块 img_dct(i:i+7, j:j+7) = dct_block; end end figure, imshow(img_dct); % 显示生成的dct系数 % 3,dct反变换 new_img = zeros(row,col); for i=1:8:row-7 for j=1:8:col-7 dct_block = img_dct(i:i+7, j:j+7); img_block = idct2(dct_block); % 也可用刚才实现的(定义成一个函数即可) new_img(i:i+7, j:j+7) = img_block; end end figure, imshow(mat2gray(new_img)); % 显示反变换回来的图像
放大后的dct系数块组成的图像:
1)发现每个小块的左上角,即一个DC系数,最亮,保存的是原图像低频信息,反应的是空域图像中平坦区域的信息;
2)小块的其他地方,即63个AC系数,保存的是高频信息,反应的是空域图像中的突变区域的信息;
3)对整个图像而言,背景区域是平坦区域,没有纹理信息,所以AC系数很小,而代表亮度信息的DC系数很大;
4)头发区域不仅含有亮度信息,纹理信息也丰富,所以AC系数值很大。七,不分块,直接对整个图像DCT变换
clc;clear; img = rgb2gray(imread('D:\Code\Image\girl.jpg')); figure, imshow(img); % 1,对整个图像dct变换 dct_img = dct2(img); figure, imshow(log(abs(dct_img)), colormap(gray(5))); colorbar; % 2,量化, 使得矩阵中小于0.1的值置为0,变得稀疏 dct_img(abs(dct_img)<0.1)=0; % 3,反变换回来 new_img = idct2(dct_img); new_img = mat2gray(new_img); figure, imshow(new_img);
效果图,分别是原图、整个图像变换后系数图、反变换得到的图:
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