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  • 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~

    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。

    该系列在github所有源代码:

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    同时推荐作者的C++图像系列知识:

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  • 这篇文章是图像处理的最后一篇文章,后面我们将进入新的章节。...个人感觉如果你是编程初学者、Python初学者或图像处理爱好者,这个系列真心适合你学习,并且这篇文章算是Python图像处理的学习路线,希望您喜欢。

    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~

    这篇文章是图像处理的最后一篇文章,后面我们将进入新的章节。图像处理文章主要讲解的图像处理方法包括图像几何运算、图像量化采样、图像点运算、图像形态学处理、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像特效、图像分割、傅里叶变换与霍夫变换、图像分类等。个人感觉如果你是编程初学者、Python初学者或图像处理爱好者,这个系列真心适合你学习,并且这篇文章算是Python图像处理的学习路线,希望您喜欢。

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  • 前面一篇文章我讲解了Python图像量化、采样处理及图像金字塔。本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。其中,傅里叶变换主要是将时间域上的...

    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~

    前面一篇文章我讲解了Python图像量化、采样处理及图像金字塔。本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪、图像增强等处理。基础性文章,希望对你有所帮助。 同时,该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写,未经授权禁止转载,谢谢!!如果有问题随时私聊我,只望您能从这个系列中学到知识,一起加油喔~

    1.图像傅里叶变换
    2.Numpy实现傅里叶变换
    3.Numpy实现傅里叶逆变换
    4.OpenCV实现傅里叶变换
    5.OpenCV实现傅里叶逆变换

    该系列在github所有源代码:

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    同时推荐作者的C++图像系列知识:

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  • 上传了一些对图像处理python代码,帮助大家对图像进行处理
  • Python图像处理基础

    千次阅读 多人点赞 2018-01-19 11:38:10
    Python图像处理基础 对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂...

    Python图像处理基础

    对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂(应该只是代码量的问题),但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。在进行Python图像处理之前,Pillow是不可或缺的实用性工具,pillow是Python Imaging Library的缩写,Pillow由PIL而来,导入该库使用import PIL。同时感谢Python社区内的翻译工作者,将pillow的英文稳当翻译为汉语文档。传统的PIL库不支持python3,所以使用从PIL派生出来的Pillow库。

    从学习PIL开始

    Python Imaging Library ( PIL ) 给 Python 增加了图像处理能力。这个库提供了广泛的文件格式支持,高效的内部展现,以及十分强大的图像处理能力。以下为我们常用的图像处理功能:

    • 图像存储
      PIL 设计用于图像归档和图像批量处理,可以使用它建立缩略图,转换格式,打印图片等。现在的版本可以验证和读取大量的图片格式。写入有意设计为只能写入常用的文件格式。
    • 图像显示
      现在的版本包含了 Tk PhotoImage 和 BitmapImage 接口, 以及 Windows DIB interface ,这有助于在 Windows 下使用。
      为了方便测试,还提供了 show() 方法,可以保存图像到磁盘并显示。
    • 图像处理
      这个库包含了基本的图像处理功能,包括点操作,使用内置卷积内核过滤,色彩空间转换。支持更改图像大小、旋转、自由变换。有一个直方图方法允许你统计图像,这可以用于对比度增强和全局统计分析。

    使用 Image 类

    要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块:

        @zhangziju
        from PIL import Image             ##调用库
        im = Image.open("E:\mywife.jpg")  ##文件存在的路径
        im.show()                         

    我老婆

    需要知道的是在win的环境下im.show的方式为win自带的图像显示应用。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    print(im.format, im.size, im.mode) ## 打印出关键信息
    im.show()

    JPEG (750, 560) RGB ## 输出关键信息 同时再次看到我老婆

    format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。
    size属性是一个二元元组,包含width、height(宽度和高度,单位都是px)。mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。
    常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像,“RGB”表示真彩色图像,和 “CMYK” 表示出版图像。如下表为常见的nodes描述。

    modes描述
    11位像素,黑和白,存成8位的像素
    L8位像素,黑白
    P8位像素,使用调色板映射到任何其他模式
    RGB3× 8位像素,真彩
    RGBA4×8位像素,真彩+透明通道
    CMYK4×8位像素,颜色隔离
    YCbCr3×8位像素,彩色视频格式
    I32位整型像素
    F32位浮点型像素

    读写图像

    PIL 模块对目前存在的大多数图片格式都支持,一般使用 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件,并不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。若要保存文件,则使用 Image 类的 save() 方法,此时保存文件的文件名就变得十分重要了,除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    print(im)
    im.save("E:\mywife.png")     ## 将"E:\mywife.jpg"保存为"E:\mywife.png"
    im = Image.open("E:\mywife.png")  ##打开新的png图片
    print(im.format, im.size, im.mode)

    如下图,在指定路径下可看到新保存的png格式的图片。
    新的png图片
    此时在查看Python的输出信息

    PNG (750, 560) RGB

    通常而言,save用以保存一个临时的image对象到硬盘。而转换工作由一个功能更为强大的convert()方法来完成。convert()是将图像转换格式的类。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    new_im = im.convert('L')               ##可以看到“L”模式的我老婆,即黑白模式
    new_im.show()                          ##用以显示

    “L”模式的gakki,同理,可转换其余几种格式,此处略去。

    黑白

    裁剪、复制、合并等操作

    首先引入box的概念,box变量是一个四元组(左,上,右,下)。用来表示在原始图像中截取的位置坐标,如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点,截取一个100*100(像素为单位)的图像,为方便理解,如下为示意图box(b1,a1,b2,a2)。作图软件为Visio2016。
    box区域示意图

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    box = (300, 100, 700, 700)              ##确定拷贝区域大小
    region = im.crop(box)                   ##将im表示的图片对象拷贝到region中,大小为box
    region.show()

    如下图为box截取的图像区域显示。

    box区域图
    crop函数带的参数为(起始点的横坐标,起始点的纵坐标,宽度,高度)。paste函数的参数为(需要修改的图片,粘贴的起始点的横坐标,粘贴的起始点的纵坐标)。(待补充)

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    box = (300, 100, 700, 700)
    region = im.crop(box)
    region = region.transpose(Image.ROTATE_180) ##将拷贝的小图旋转180度再放入region中
    im.paste(region, box)                       ##粘贴box大小的region到原先的图片对象中。
    im.show()

    box = im.copy( ) #直接复制图像

    如下图所示为旋转和粘贴操作。

    粘贴截取图形

    几何变换

    Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换,用以重定义图片大小,对图片进行旋转等操作。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")
    region = im.resize((400, 400))     ##重新设定大小
    region.show()

    很明显由于大小的重新设定,图片的显示效果有所转变,gakki依然美腻~
    设定大小
    还可以做以下操作:

    @zhangziju
    im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。
    im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。
    im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。
    im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。
    im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。
    im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

    图像滤波

    图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波,CONTOUR找轮廓,FIND_EDGES边缘检测,使用该模块时,需先导入。还有其他功能强大的滤波效果,此处略。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    from PIL import ImageFilter                         ## 调取ImageFilter
    imgF = Image.open("E:\mywife.jpg")
    bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR)                ##均值滤波
    conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)             ##找轮廓
    edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)         ##边缘检测
    imgF.show()
    bluF.show()
    conF.show()
    edgeF.show()

    滤波处理下的gakki~

    滤波

    图像增强

    Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下,通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等。ImageEnhance模块的接口所有的增强类都实现了一个通用的接口,包括一个方法:

    enhancer.enhance(factor) ⇒ image

    该方法返回一个增强过的图像。变量factor是一个浮点数,控制图像的增强程度。变量factor为1将返回原始图像的拷贝;factor值越小,颜色越少(亮度,对比度等),同时对变量facotr并没有限制。

    Color类

    颜色增强类用于调整图像的颜色均衡,该类实现的增强接口如下:

    ImageEnhance.Color(image) ⇒ Color enhancer instance

    创建一个增强对象,以调整图像的颜色。增强因子为0.0将产生黑白图像;为1.0将给出原始图像。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    imcor=Image.open("E:\mywife.jpg")
    im_01 = ImageEnhance.Color(imcor).enhance(0.1)
    im_10 = ImageEnhance.Color(imcor).enhance(1.0)
    im_30 =ImageEnhance.Color(imcor).enhance(3.0)
    im_01.show()
    im_10.show()
    im_30.show()

    如下图为ImageEnhance.Color(image)在取值0.1、1.0和3.0时的效果图。

    cor

    Brightness类

    亮度增强类用于调整图像的亮度,该类实现的增强接口如下:

    ImageEnhance.Brightness(image)⇒ Brightnessenhancer instance

    创建一个调整图像亮度的增强对象。增强因子为0.0将产生黑色图像;为1.0将保持原始图像。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    imbri =Image.open("E:\mywife.jpg")
    im_02 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(0.2)
    im_08 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(0.8)
    im_20 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(2.0)
    im_02.show()
    im_08.show()
    im_20.show()

    如下图为ImageEnhance.Brightness(image)在取值0.2、0.8和2.0时的效果图。

    bri

    Contrast类

    对比度增强类用于调整图像的对比度。该类实现的增强接口如下:

    ImageEnhance.Contrast(image) ⇒ Contrast enhancer instance

    创建一个调整图像对比度的增强对象。增强因子为0.0将产生纯灰色图像;为1.0将保持原始图像。

    @zhangziju
    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    imcon =Image.open("E:\mywife.jpg")
    im_02 = ImageEnhance.Contrast(imcon).enhance(0.2)
    im_08 =ImageEnhance.Contrast (imcon).enhance(0.8)
    im_20 =ImageEnhance.Contrast (imcon).enhance(2.0)
    im_02.show()
    im_08.show()
    im_20.show()

    如下图为ImageEnhance.Contrast(image)在取值0.2、0.8和2.0时的效果图。

    con
    同样的还有Sharpness锐度增强类用于调整图像的锐度。此处略。

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