Python一些基本的图像操作和处理总结 Python一些基本的图像操作和处

一、Python图像处理PIL库 1.1 转换图像格式

# PIL（Python Imaging Library）from PIL import Imageplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 读取的是图像，cv.imread读取的是array，Image.open()显示的图像是RGBpil_im=Image.open('pic/kobe_mamba.jpg')subplot(121),plt.title('原图'),axis('off')imshow(pil_im)pil_im_gray=pil_im.convert('L')subplot(122),plt.title('灰度图'),xticks(x,()),yticks(y,())imshow(pil_im_gray)

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# 转换图像格式 PIL中有九种不同模式。分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom PIL import Imageplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']pil_im=Image.open('pic/apple.jpg')# 模式1 二值图像pil_im_binary=pil_im.convert('1')subplot(231),plt.title('二值图像'),axis('off'),imshow(pil_im_binary)pil_im_binary.getpixel((10,10))# 模式2 L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000 灰度模式 0表示黑，255表示白# 模式3 P模式为8位彩色图像,通过RGB调色pil_im_p=pil_im.convert('P')subplot(232),plt.title('调色P图像'),axis('off'),imshow(pil_im_p)# 模式4 模式“RGBA”为32位彩色图像，它的每个像素用32个bit表示，其中24bit表示红色、绿色和蓝色三个通道，另外8bit（255）表示alpha通道，255表示不透明。pil_im_RGBA=pil_im.convert('RGBA')subplot(233),plt.title('RGBA图像'),axis('off'),imshow(pil_im_RGBA)# 模式5 CMYK 三原色+黑色，每个像素由32位表示# C = 255 - R, M = 255 - G, Y = 255 - B, K = 0pil_im_CMYK=pil_im.convert('CMYK')subplot(234),plt.title('CMYK图像'),axis('off'),imshow(pil_im_CMYK)#模式6 YCbcr 24位bit表示 Y= 0.257*R+0.504*G+0.098*B+16 Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128 Cr = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128pil_im_YCbCr=pil_im.convert('YCbCr')subplot(235),plt.title('YCbCr图像'),axis('off'),imshow(pil_im_YCbCr)# 模式7 I模式略与L模式显示相同，只不过是32bit# 模式8 F模式略像素保留小数，其余与L模式相同

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1.2 缩略图

# PIL（Python Imaging Library）from PIL import Imagefrom pylab import *plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']pil_im=Image.open('pic/kobe_mamba.jpg')# 创建缩略图且可以指定大小pil_im.thumbnail((120,120))plt.title('缩略图'),xticks(x,()),yticks([])imshow(pil_im)

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1.3 复制、粘贴和旋转、调整尺寸

# 元组坐标分别为（左、上、右、下），从而标出了一块区域，相当于[100:400,100:400]box=(100,100,400,400)region=pil_im.crop(box)# 旋转180度region=region.transpose(Image.ROTATE_180)figure(figsize=(5,5))plt.title('复制区域'),axis('off')imshow(region)#粘贴pil_im=Image.open('pic/kobe_mamba.jpg')pil_im.paste(region,box)figure(figsize=(5,5))plt.title('粘贴后的图像'),axis('off')imshow(pil_im)# 调整尺寸和旋转 resize 和 rotate 函数out=pil_im.resize((128,128))out=pil_im.rotate(45)

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第二张图是box旋转了180度再粘贴的结果
二、Matoplotlib库基础学习

# 基本绘图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom numpy import pifrom pylab import *x=np.linspace(-pi,pi,256)y,z=np.cos(x),np.sin(x)figure()plt.plot(x,y)figure()plt.plot(x,z)plt.show()

两张绘图

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x=np.linspace(-pi,pi,256)y,z=np.cos(x),np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.plot(x,z)

绘图叠加

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# 曲线颜色、标记、粗细plot(x, y, color="blue", linewidth=1.0, linestyle=":")plot(x,z,'--r',linewidth=2.0)

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# 离散取值a=np.arange(13)*pi/12b=cos(3*a)plot(a,b,'bo',markersize=3)

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# 离散取值的属性及用虚线相连a=np.arange(13)*pi/12b=cos(3*a)plot(a,b,'--rs',markeredgecolor='y',markerfacecolor='w')

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# 设置坐标轴的范围和记号x=np.linspace(-pi,pi,256)y,z=np.cos(x),np.sin(x)xlim(-4,4)xticks(np.linspace(-4,4,10))ylim(-1.0,1.0)yticks(np.linspace(-1.0,1.0,5))plt.plot(x,y,'--r')

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# 设置title与坐标轴的一些操作# 设置中文matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =Falseplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']x=np.linspace(-pi,pi,256)y,z=np.cos(x),np.sin(x)figure()plt.plot(x,y)axis('off')figure()plt.plot(x,z)plt.xticks([])plt.show()

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#设置坐标轴的标签（多样化）# xticks(locs, [labels], **kwargs)# Set locations and labels **kwargs是关键字参数import calendarx = range(1,13,1)y = range(1,13,1)plt.plot(x,y)# 标签手动设置（''，''，''，...）亦可plt.xticks(x, calendar.month_name[1:13],color='m',rotation=45,fontsize=12,fontname='Arial')plt.show()

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# 设置图例matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =Falseplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']a=np.arange(13)*pi/12b=cos(3*a)plt.plot(a,b,'--rs',markeredgecolor='y',markerfacecolor='w',label='cos的图像')xlabel('横轴')ylabel('纵轴')plt.legend(loc='upper right')plt.show()

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# 子图1matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =Falsex=np.linspace(-pi,pi,10)y,z=np.cos(x),np.sin(x)fig, (ax1 ,ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.plot(x,y),ax2.plot(x,z)ax1.set_title('cos'),ax2.set_title('sin')plt.show()

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# 子图2matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] =Falsex=np.linspace(-pi,pi,10)y,z=np.cos(x),np.sin(x)figure(figsize=(10,5),dpi=80)subplot(121),plt.plot(x,y),plt.title('cos')subplot(122),plt.plot(x,z),plt.title('sin')plt.show()

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2.1 绘制实际图像中的点和线

# 使用matplotlib连线from PIL import Imagefrom pylab import *# 读取为列表，以便标记x、y的点？im=array(Image.open('pic/kobe_mamba.jpg'))imshow(im)# 列表包含四个点坐标x=[100,100,400,400]y=[200,500,200,500]#红色叉型标出plot(x,y,'rx')# 连接坐标的前两个点的线 (100,200)与（100，500）plot(x[:2],y[:2])show()

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2.2 图像轮廓与直方图

# contour 与 hist# 绘制轮廓要将图像先灰度化from PIL import Imagefrom pylab import *im=array(Image.open('pic/kobe_mamba.jpg').convert('L'))figure()# gray()# 绘制轮廓,且起始位置从左上角开始contour(im,origin='image')# 坐标轴均匀分布axis('equal')# 新图像figure()hist(im.ravel(),256)# hist的第二个参数指定小区间的个数，128个，即每个小区间灰度值跨度为2figure()hist(im.flatten(),128) show()

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三、Numpy库基本学习

import numpy as npimport matha=np.array(((1,2,3),(4,5,6)),dtype=float/complex)a

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b=np.arange(15).reshape(3,5)b# 属性b.shapeb.ndimb.dtypeb.sizeb.itemsize

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from numpy import pinp.linspace( 0, 2, 9 )# 9 numbers from 0 to 2array([ 0.,0.25,0.5 ,0.75,1.,1.25,1.5 ,1.75,2.])

c=np.random.random((2,3))c.max/min()

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d=np.arange(12).reshape((3,4))d.dtype.name# 每个col的sumprint(d.sum(axis=0))# 每行的累计和print(d.cumsum(axis=1))

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# 转变数组类型a=np.array(((1,2,3),(4,5,6)),'float32')a=a.astype('int16')a

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# 索引和切片a = np.arange(10)**3 # 0~9的立方a[2:5] #a[2-4]# 令a[0,2,4]为-1000a[:6:2] = -1000 # reversea[ : :-1]

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a = np.arange(12).reshape((3,4))a[0:3,1]# 第2列# ora[:,1]a[0:1,0:3]

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# 变换为1维数组a = np.arange(12).reshape((3,4))a.ravel()

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# 变换形状a = np.arange(12).reshape((3,4))a.resize((6,2))a

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a = np.arange(12).reshape((3,4))b=10*np.random.random((3,4))# 竖着叠加np.vstack((a,b))# 横着叠加np.hstack((a,b))

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x, y = np.ogrid[:3, :4]# 同样可以设置步长x, y = np.ogrid[0:3:1, 0:5:2]# 询问,x>0的部分不变，其余赋值为2np.where(x>0,x,2)

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3.1 直方图均衡化

# 解释累加函数import numpy as npa=[1,2,3,4,5,6,7]cdf=np.cumsum(a)cdf[-1]cdf=7*cdf/cdf[-1]cdf

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# 直方图均衡化# bins 小区间的个数def histeq(im,bins=256):#返回两个参数imhist,bins=histogram(im.flatten(),bins)# 累计分布函数，相当于cdf是一个列表cdf=imhist.cumsum()# cdf[-1]是列表的最后一个值，（0，255）cdf=255*cdf/cdf[-1]# 新的线性插值im2=interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)# 返回im2图像大小与im相同return im2.reshape(im.shape),cdf# 直方图先转为灰度图im=array(Image.open('pic/kobe_mamba.jpg').convert('L'))im2,cdf=histeq(im,256)figure()imshow(im2)figure()hist(im2.flatten(),256)show()

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3.2 图像缩放

#转换为arrayimg = np.asarray(image)# 转换为ImageImage.fromarray(np.uint8(img))# 图像缩放函数def imresize(im,sz):# 将数组转换为图像pil_im=Image.fromarray(np.uint8(im))# 图像转换为数组return np.array(pil_im.resize(sz))imshow(imresize(Image.open('pic/kobe_mamba.jpg'),(128,128)))

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3.3 图像的主成分分析（PCA）

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一个非常有用的降维技巧。它可以在使用尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据的信息，在此意义上是一个最佳技巧。即使是一幅 100×100 像素的小灰度图像，也有 10 000 维，可以看成 10 000 维空间中的一个点。一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。PCA 产生的投影矩阵可以被视为将原始坐标变换到现有的坐标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。

为了对图像数据进行 PCA 变换，图像需要转换成一维向量表示。我们可以使用 NumPy 类库中的flatten() 方法进行变换。
将变平的图像堆积起来，我们可以得到一个矩阵，矩阵的一行表示一幅图像。在计算主方向之前，所有的行图像按照平均图像进行了中心化。我们通常使用 SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）方法来计算主成分；但当矩阵的维数很大时，SVD 的计算非常慢，所以此时通常不使用 SVD 分解。

from PIL import Imagefrom numpy import *def pca(X):""" 主成分分析：输入：矩阵X ，其中该矩阵中存储训练数据，每一行为一条训练数据返回：投影矩阵（按照维度的重要性排序）、方差和均值"""# 获取维数num_data,dim = X.shape# 数据中心化mean_X = X.mean(axis=0)X = X - mean_Xif dim>num_data:# PCA- 使用紧致技巧M = dot(X,X.T) # 协方差矩阵e,EV = linalg.eigh(M) # 特征值和特征向量tmp = dot(X.T,EV).T # 这就是紧致技巧V = tmp[::-1] # 由于最后的特征向量是我们所需要的，所以需要将其逆转S = sqrt(e)[::-1] # 由于特征值是按照递增顺序排列的，所以需要将其逆转for i in range(V.shape[1]):V[:,i] /= Selse:# PCA- 使用SVD 方法U,S,V = linalg.svd(X)V = V[:num_data] # 仅仅返回前nun_data 维的数据才合理# 返回投影矩阵、方差和均值return V,S,mean_X

四、Scipy 4.1 图像模糊

# 图像模糊# Scipy 库from PIL import Imagefrom numpy import *from scipy.ndimage import filtersim=array(Image.open('pic/building.tif').convert('L'))# filters.gaussian_filter第二个参数是标准差im2=filters.gaussian_filter(im,9)imshow(im2)

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from PIL import Image# 彩色通道，三通道分别进行高斯滤波im=array(Image.open('pic/landmark500x500.jpg'))im2=np.zeros((im.shape))for i in arange(3):im2[:,:,i]=filters.gaussian_filter(im[:,:,i],2)# 转换为(0，255)，否则imshow显示不出来im2=uint8(im2)figure(figsize=(5,5),dpi=80)imshow(im2)axis('off')

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4.2 图像导数

from PIL import Imagefrom numpy import *from scipy.ndimage import filters# filters.sobel(src,0/1,dst),0表示y方向的方向导数，1表示x方向的方向导数figure()im=array(Image.open('pic/building.tif'))imshow(im)imx=np.zeros(im.shape)imy=np.zeros(im.shape)filters.sobel(im,0,imy)figure()imx=uint8(imy)imshow(imy)figure()filters.sobel(im,1,imx)imy=uint8(imx)imshow(imx)figure()mag=sqrt(imx**2+imy**2)mag=uint8(mag)imshow(mag)show()

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第二/三张图是sobel算子在x/y方向的导数，第四张图是两个导数叠加成梯度。
4.3 形态学计数

# 形态学对象计数from scipy.ndimage import measurements,morphologyim=array(Image.open('pic/zhiwen.tif').convert('L'))im2=np.zeros(im.shape)im2=1*(im<128)labels,nbr_objects=measurements.label(im2)print(f"Number of objects is {nbr_objects}.")labels=np.uint8(labels)imshow(labels)im_open=morphology.binary_opening(im2,ones((3,3)),1)labels_open,nbr_objects_open=measurements.label(im_open)print(f"Number of objects is {nbr_objects_open}.")imshow(labels_open)

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形态学计数使用label()函数，令图像的灰度值为标签，图一找到了114个物体，图二经过开操作，找到了17个物体。
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