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  • 在matlab中是这样的,python中需要指定,默认以行sum += 1plt.imshow(display_array,cmap=gray)#显示灰度图像plt.axis(off)plt.show()2、onevsall如何利用...如果,==》预测y=14、使用scikit-l...

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  • 手绘风图片因其简约而典雅的线条,清晰而自然的纹理和充满艺术的情趣感一直是许多人的热...本文所用到的Python库:PIL库PIL:Python Imaging Library,是Python一个强大而方便的图像处理库。不过PIL目前只支持到Pytho...

    点击原文地址以获得更好的阅读体验。

    手绘风图片因其简约而典雅的线条,清晰而自然的纹理和充满艺术的情趣感一直是许多人的热宠。这种专注于图形个性化和艺术化的表达方式深受人们的喜爱。

    下面,我来介绍一下如何用Python代码实现图片的手绘化效果。

    本文所用到的Python库:

    PIL库

    PIL:Python Imaging Library,是Python一个强大而方便的图像处理库。不过PIL目前只支持到Python 2.7,而且从09年至今再也没更新过

    Pillow:PIL的一个派生分支,但如今已经发展得比PIL本身更具活力,并且支持最新的Python3。

    Numpy库

    Numpy:Numerrical Python, 是一个开源的Python科学计算库,可用来存储和处理大型矩阵,据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

    在命令行使用PIP安装:

    pip install Pillow

    pip install Numpy

    然后通过

    from PIL import Image

    import numpy as np

    就可以使用了

    Image类的图片模式

    PIL中的Image类有9种不同图片模式,分别为

    1 : 一位二值图像

    L : 8位灰色图像

    P : 8位彩色图像

    RGB:24位彩色图像,红绿蓝三种色彩

    RGBA : 32位彩色图像,红绿蓝三种色彩加Alpha通道

    CMYK : 32位彩色图像,青、洋红、黄、黑四种色彩的印刷四分色模式

    YCbCr: 24位彩色图像,彩色视频格式

    I : 32位整型灰色图像

    F : 32位浮点灰色图像

    在手绘化图片前,我们要将图片转化为灰色图像,进行图像的灰度化预处理。用PIL中的convert函数非常容易实现:

    img = img.convert("L")

    模式“L”即为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度。

    一般来说,图像灰度化的方法有四种:

    分量法

    将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。

    最大值法

    将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

    平均值法

    将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

    加权平均法

    根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。

    在PIL中,这个从“RGB”模式到“L模式的转换公式为

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

    这里,我以存储位置为F:\python\Image-Freehand\中的tupian.jpg为例:

    ee6d971e4095

    使用

    Image.open(r'F:\python\Image-Freehand\tupian.jpg').convert('L')

    将图片tupian.jpg 转换为灰色图像,效果为:

    ee6d971e4095

    数据的获取与存储

    通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来,再用gradient函数得出图片灰度值的梯度

    L=np.asarray(Image.open(r'F:\python\Image-Freehand\tupian.jpg').convert('L')).astype('float')

    grad = np.gradient(L)

    我们来观察一下L矩阵

    ee6d971e4095

    可以看出L是一个853*1280的二维浮点型矩阵,因此它的梯度grad里应该有两个数组矩阵,分别对应两层维度的梯度。

    现取最外层维度梯度为x方向的梯度值grad_x,取第二层维度梯度值为y方向梯度值grad_y

    grad_x, grad_y = grad

    这时我们已经取得了图像的梯度值,就可以通过改变像素的梯度值来改变图像的灰度变化,对图像进行重构了

    图像的转换

    我们先设一个深度值depth,取值范围为(0,100),然后利用深度调整x和y方向的梯度值。

    我们使

    grad_x = grad_x*depth/100.

    grad_y = grad_y*depth/100.

    深度值越小,重构后的图像梯度值越小,即图像灰度值变化越小,画面线条越少,整体更显洁净。

    比如当depth=1时:

    ee6d971e4095

    反之,深度值越大,重构后的图像梯度值越大,即图像灰度值变化越大,画面线条越多,整体更显肮脏。

    比如当depth=100时

    ee6d971e4095

    因此我们需要通过改变depth,找到最符合人类视觉远近程度的深度值。

    经过多次测试发现,当深度值为10左右时,即图像灰度梯度变为原来的10%左右时,画面最接近手绘化效果。(当然,对于不同的图片,这个最佳深度值不一定相同)

    在本文中我们取depth=10

    制造光源效果

    此时图像的效果是这样的:

    ee6d971e4095

    类似版画的效果,这是因为此时的图像还没有光源效果,跟我们实际观察事物的感觉不一样,因此我们还需要为图像制造光源效果。

    ee6d971e4095

    如图,我们先假设一个光源位于图像斜上方,设俯视角为el,方位角为az,则单位光线在x,y,z方向上的投影长度分别为:

    dx = cos(el)*cos(az)

    dy = cos(el)*sin(az)

    dz = sin(el)

    通过多次调整发现,当俯视角el=π/2.2, 方位角az=π/4时光照效果最好。(当然对于不同图像两个角度的选取不一定相同)

    实现代码为:

    el = np.pi/2.2

    az = np.pi/4

    dx = np.cos(el)*np.cos(az)

    dy = np.cos(el)*np.sin(az)

    dz = np.sin(el)

    所以,此时图像的灰度值变为

    gd = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)

    我们将这个过程叫做光源的归一化

    重构图像

    由于灰度值的选取范围为(0,255),为了避免数据越界,需要将生成的灰度值裁剪至0-255之间

    gd = gd.clip(0,255)

    由新的灰度值重构图像

    im = Image.fromarray(gd.astype('uint8'))

    其中uint8是一种数据类型

    u : 正数

    int : 整数

    8 : 8位信息,即最大值为255,最小值为0

    这时图像的手绘化效果已经完成了

    ee6d971e4095

    最后保存图像:

    im.save(r'F:\python\Image-Freehand\tupianHD.jpg')

    本示例来源于北京理工大学嵩天老师的Python数据分析课程

    老师讲的特别好,在此安利给大家。

    展开全文
  • python判断灰度

    千次阅读 2020-04-18 11:19:51
    import cv2 import numpy as np import os def checkGray(chip): img_hsv = cv2.cvtColor(chip, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(img_hsv) s_w, s_h = s.shape[:2] s_sum = np.sum(s) /...

    https://blog.csdn.net/binbin_sun/article/details/80765425

    方法1比较准

    import time
    
    import cv2
    import numpy as np
    import os
    
    def checkGray(chip):
        # chip_gray = cv2.cvtColor(chip,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        r,g,b = cv2.split(chip)
        r = r.astype(np.float32)
        g = g.astype(np.float32)
        b = b.astype(np.float32)
        s_w, s_h = r.shape[:2]
        x = (r+b+g)/3
    
        area_s=s_w * s_h
        # x = chip_gray
        r_gray = abs(r-x)
        g_gray = abs(g-x)
        b_gray=  abs(b-x)
        r_sum = np.sum(r_gray)/area_s
        g_sum = np.sum(g_gray)/area_s
        b_sum = np.sum(b_gray)/area_s
        gray_degree = (r_sum+g_sum+b_sum)/3
        if gray_degree <10:
            return True,gray_degree
        else:
            return False,gray_degree
    
    def checkGray_hsv(chip):
        img_hsv = cv2.cvtColor(chip, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        h, s, v = cv2.split(img_hsv)
        s_w, s_h = s.shape[:2]
        s_sum = np.sum(s) / (s_w * s_h)
        if s_sum>10:
            pass
            return False,s_sum
            # print('color',s_sum)
        else:
            print('gray',s_sum)
            return True,s_sum
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
    
        path=r'faces_emore_images\001344/'
    
        start=time.time()
        files =os.listdir(path)
    
        for file in files:
            if file.endswith(".jpg"):
                img=cv2.imread(path+file)
    
                ret,value= checkGray(img)
    
                if ret:
                    print(f'{value:.3f},'+path + file)
    
        print('time',time.time()-start)
    

     

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  • western blot常用于生物学实验中蛋白质的定性或者定量。进行定量分析时,需要扫描蛋白灰度,虽然有一些现成的工具或软件能完成这个任务,但我想试试python能不能更方便的完成。

    一、原理与思路

    图像由无数的像数构成,python读取图片每一像数点的灰度值,从黑-白的灰度值为0~255,即越黑的地方灰度值越小,越白的地方灰度值越大。显然,我们希望越黑的地方灰度值越大,因此需要做一个反转,即用255减去各个像数点灰度值。接着,将所有非条带部分的像数点灰度值改为0,而蛋白条带部分灰度值保持不变。最后,只要识别出每个蛋白条带的区域,将其中所有像数点灰度值和。

    图1  示例图像

     

    二、python代码

    # 导入模块
    
    from numpy import *
    
    from PIL import Image
    
    # 构建一个函数读取灰度值图像
    
    def pictureRead(path):  # path为图片文件路径
    
        im = array(Image.open(path).convert('L'))
    
        im = 255 - im  # 黑白灰度值转换
    
        # 白色部分灰度值转换为0,黑色部分保持原值
    
        row, col = im.shape
    
        for i in range(row):
    
            for j in range(col):
    
                if im[i,j] < 128:
    
                    im[i,j] = 0
    
        return im
    
    # 构建一个函数识别蛋白条带区域
    
    def discern(array):
    
        list = []
    
        array = 1 * (array > 128) # 转换为二值图像,白色为0,黑色为1
    
        # 对每一列像素值求和,若与前一列结果不一致则判断为条带边缘
    
        row, col = array.shape
    
        for i in range(col):
    
            if (sum(array[:,i]) == 0) != (sum(array[:,i-1])==0):
    
                list.append(i)
    
        return list
    
    # 构建一个函数求和各条带灰度值
    
    def greySum(array, list):
    
        sumlist = []
    
        for i in range(len(list)):
    
            if i % 2 ==0:
    
                sum = array[:,list[i]:list[i+1]].sum()
    
                sumlist.append(sum)
    
        return sumlist
    
    #  运行
    
    if __name__ == '__main__':
    
        path = r'C:\test.png'
    
        im = pictureRead(path)
    
        list = discern(im)
    
        area = greySum(im,list)
    
        print(area)

    三、代码解析

    1)导入模块

    程序运行需要导入numpy和PIL模块,如果你的python还未安装这两个模块,程序出错。

    2)pictureRead()函数

    pictureRead()函数用于读取图像,并进行一些转换操作。这个函数需要您提供一个图像文件路径的字符串参数path(如示例所示),经这一步处理后图像如下:

    图2  

    图2中,蛋白条带轮廓清晰可见,但是示例图像中第一条很浅的条带消失了,这是函数中把灰度值小于128的像数点都改为0了,所以太浅的条带,此程序可能无法扫描,或者您可以试着把128调低,看看能否把较浅的条带识别出来。

    3)discern()函数

    discern()函数先将灰度图像转换成二值图像,用于识别条带左右边缘,转换后的二值图像如下:

    图3

    此函数返回一个列表,此例为:[76, 128, 134, 183, 194, 245, 249, 302],第1、2个值为第一个条带左右边缘的列下标,第3、4个为第二个条带左右边缘的列下标,依次类推。

    4)greySum()函数

    根据discern()函数获得的列表信息,对图2的灰度图像的蛋白条带区域灰度值求和。

    最后结果返回一个列表:[166251, 100107, 129382, 158781]即表示各条带灰度值


    四、局限性

    1)扫描灰度值的图像,蛋白条带间不要连在一块,否则将视为一个条带。

    2)蛋白条带灰度太低无法识别,需做修改。

    3)结果可靠性有待评价,可与其他工具相比较。

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  • import PIL.Image import numpy import os import shutil def sum_right(path): img = PIL.Image.open(path) array = numpy.array(img) num = array.sum(axis=0) print(type(num)) res_left =...
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    本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为: 1、检测图片中的人脸 2、实时检测视频中出现的人脸 3、用运设备的摄像头实时检测人脸 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库...
  • 求取圆形区域内的平均灰度值

    千次阅读 2015-05-18 16:23:27
    求取圆形区域内的平均灰度值
  • 前言 最近在做一个海量图片检索的...本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。 提到检测“某某”的相似度相信很多人第一想法就是将需要比较的东西构建成两个向量,然后利用余弦相似...
  • 【CT值与灰度值的总结】

    千次阅读 2019-09-04 13:22:07
    首先, 我们要理解, CT值和灰度值这两者根本就不是同一个东西,不要被一些网络上的文章所误解。 接下来, 就要看你具体是要处理哪种格式的文件了, 是DICOM 还是 NIFTI ; 文件格式不同 , 用来做解析的Python 库...
  • OpenCV—python 边缘检测(Canny)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-04 10:11:56
    一、OpenCV-Python 中 Canny() 参数 &quot;&quot;&quot; cv2.Canny(image, # 输入原图(必须为单通道图) threshold1, threshold2, # 较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘 [, edges[, ...
  • # 判断是否为单通道图片(也即灰度图),是则将灰度图转换为 RGB 图 if len(bands) == 1: # 新建相同大小的 RGB 图像 new_img = Image.new("RGB", self.image.size) # 拷贝灰度图 self.image 到 RGB图 new_img....
  • 本片文章将介绍一下基于opencv的图像灰度识别,主要介绍三通道的彩色图片的... 接下来我们来介绍两种计算灰度值的方法。 方法一 def calculate_gray_value(img): # 分割RGB通道 r, g, b = cv2.split(img) ...
  • OpenCV + Python 人脸检测

    万次阅读 2016-09-05 20:16:14
    必备知识 Haar-like ...总结下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲,就是作
  • 笔者小白在神经网络训练好然后进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。利用python如何读取、保存、二化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢?
  • 图像类型:通常我们的数字图像是彩色的3通道RGB图像,R代表红色,G代表绿色,B代表蓝色。...灰度图像:灰度图像在图像处理种有着非常重要的地位,一些常用的操作都会涉及到灰度图像的转换,边缘检测、二化等这...
  • python-Canny边缘检测+直线检测+圆检测+轮廓检测一、Canny边缘检测二、直线检测1.霍夫变换2.概率霍夫变换三、圆检测四、轮廓检测 一、Canny边缘检测 """ Canny边缘检测理论 1.降噪 为避免受到噪声干扰,通常需要对...
  • 灰度梯度共生矩阵--python

    千次阅读 2018-06-06 18:38:34
    上一篇博客中,笔者利用python实现了基于灰度共生矩阵方法的纹理特征的提取,本文将利用python实现基于灰度梯度共生矩阵的纹理特征的提取。 灰度梯度共生矩阵(Gray Level-GradientCo-occurrence Matrix)将图梯度...
  • 相比C++而言,Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应opencv函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。 提示: 转载请详细注明原作者及出处...
  • 获得平均灰度值的办法: ** template = cv2.imread('pl2.jpg') #获得灰度图 template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = template_gray.shape[:2] # template_gray 为灰度图 m = np.reshape...
  • 这篇文章主要给大家介绍了关于python验证码识别教程之灰度处理、二化、降噪与tesserocr识别的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面随着小编来一起学习学习吧 前言 写爬虫有一...
  • Python 使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 15:51:15
    Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化。 Canny边缘检测器算法基本步骤: 平滑图像:通过使用合适的模糊...
  • Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny ...非极大抑制5.双阈值选取 灰度化实际上是一种降维的操作,可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话,不灰度化,也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中
  • 一、用idle测试python-opencv 先从简单的开始测试,通过课本的学习下载相关照片处理的工具包,下载安装PIL,PIL供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。PIL是...

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