python圖像常規(guī)操作
使用python進(jìn)行基本的圖像操作與處理
前言:
與早期計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域多數(shù)程序都是由 C/C++ 寫就的情形不同。隨著計(jì)算機(jī)硬件速度越來越快,研究者在考慮選擇實(shí)現(xiàn)算法語言的時(shí)候會(huì)更多地考慮編寫代碼的效率和易用性,而不是像早年那樣把算法的執(zhí)行效率放在首位。這直接導(dǎo)致近年來越來越多的研究者選擇 Python 來實(shí)現(xiàn)算法。
今天在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,越來越多的研究者使用 Python 開展研究,所以有必要去學(xué)習(xí)一下十分易用的python在圖像處理領(lǐng)域的使用,這篇博客將會(huì)介紹如何使用Python的幾個(gè)著名的圖像處理庫完成最基本的圖像操作與處理。
使用PIL進(jìn)行基本圖像操作
PIL簡介:
PIL(Python Imaging Library Python,圖像處理類庫)提供了通用的圖像處理功能,以及大量有用的基本圖像操作,比如圖像縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)、顏色轉(zhuǎn)換等。
PIL讀取與存儲(chǔ)圖像:
利用 PIL 中的函數(shù),我們可以從大多數(shù)圖像格式的文件中讀取數(shù)據(jù),然后寫入最常見的圖像格式文件中。PIL 中最重要的模塊為 Image 。
下面這個(gè)程序我使用PIL讀取一張jpg圖片將其灰度化之后存為一個(gè)png文件:
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import os #打開圖像得到一個(gè)PIL圖像對(duì)象 img = Image.open("./source/test.jpg") #將其轉(zhuǎn)為一張灰度圖 img = img.convert('L') #存儲(chǔ)該張圖片 try: img.save("test.png") except IOError: print "cannot convert"
Test.jpg
Test.png
PIL生成縮略圖:
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import os #打開圖像得到一個(gè)PIL圖像對(duì)象 img = Image.open("./source/test.jpg") #創(chuàng)建最長邊為128的縮略圖 img.thumbnail((128,128)) #存儲(chǔ)該張圖片 try: img.save("test.png") except IOError: print "cannot convert"
Test.png
PIL調(diào)整尺寸與旋轉(zhuǎn):
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import os #打開圖像得到一個(gè)PIL圖像對(duì)象 img = Image.open("./source/test.jpg") #修改圖片大小,參數(shù)為一元組 img = img.resize((100,200)) #使圖片逆時(shí)針選擇45度 img = img.rotate(45) #存儲(chǔ)該張圖片 try: img.save("test.png") except IOError: print "cannot convert"
Test.png
PIL復(fù)制粘貼圖像區(qū)域:
# -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import os #打開圖像得到一個(gè)PIL圖像對(duì)象 img = Image.open("./source/test.jpg") #從img中裁剪指定區(qū)域 region = img.crop((300,300,500,500)) #使裁剪部分逆時(shí)針選擇145度 region = region.rotate(145) #將該區(qū)域粘貼至指定區(qū)域 img.paste(region,(100,100,300,300)); #存儲(chǔ)該張圖片 try: img.save("test.png") except IOError: print "cannot convert"
Test.png
元組的使用中,坐標(biāo)原點(diǎn)為左上角,區(qū)域劃分如下圖所示
使用Matplotlib進(jìn)行基本圖像操作
Matplotlib簡介:
我們處理數(shù)學(xué)運(yùn)算、繪制圖表,或者在圖像上繪制點(diǎn)、直線和曲線時(shí), Matplotlib是個(gè)很好的類庫,具有比 PIL 更強(qiáng)大的繪圖功能。Matplotlib 可以繪制出較好的條形圖、餅狀圖、散點(diǎn)圖等,但是對(duì)于大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用來說,僅僅需要用到幾個(gè)繪圖命令。比如,我們想用點(diǎn)和線來表示一些事物,比如興趣點(diǎn)、對(duì)應(yīng)點(diǎn)以及檢測出的物體。
使用Matplotlib繪制圖像、點(diǎn)、線
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * #打開圖像得到一個(gè)PIL圖像對(duì)象 img = Image.open("./source/test.jpg") # 讀取圖像到數(shù)組中 im = array(img) # 繪制圖像 imshow(im) # 一些點(diǎn) x = [100,100,400,400] y = [200,500,200,500] # 使用紅色星狀標(biāo)記繪制點(diǎn) plot(x,y,'r*') # 繪制連接前兩個(gè)點(diǎn)的線 plot(x[:2],y[:2]) # 添加標(biāo)題,顯示繪制的圖像 title('Plotting: "Test.jpg"') show()
show() 命令首先打開圖形用戶界面(GUI),然后新建一個(gè)圖像窗口。該圖形用戶界面會(huì)循環(huán)阻斷腳本,然后暫停,直到最后一個(gè)圖像窗口關(guān)閉。在每個(gè)腳本里,你只能調(diào)用一次 show() 命令,而且通常是在腳本的結(jié)尾調(diào)用。
也可以使用axis(‘off')命令使坐標(biāo)軸不顯示。
運(yùn)行結(jié)果
在繪圖時(shí),有很多選項(xiàng)可以控制圖像的顏色和樣式。
如:
plot(x,y) #默認(rèn)為藍(lán)色實(shí)線 plot(x,y,'r*') #紅色星狀標(biāo)記 plot(x,y,'go-') #帶有圓圈標(biāo)記的綠線 plot(x,y,'ks:') #帶有正方形標(biāo)記的黑色虛線
標(biāo)記 | 顏色 |
---|---|
‘b' | 藍(lán)色 |
‘g' | 綠色 |
‘r' | 紅色 |
‘c' | 青色 |
‘m' | 品紅 |
‘y' | 黃色 |
‘k' | 黑色 |
‘w' | 白色 |
標(biāo)記 | 線型 |
---|---|
‘-‘ | 實(shí)線 |
‘–' | 虛線 |
‘:' | 點(diǎn)線 |
標(biāo)記 | 形狀 |
---|---|
‘.' | 點(diǎn) |
‘o' | 圓圈 |
's' | 正方形 |
‘*' | 星形 |
‘+' | 加號(hào) |
‘x' | 叉號(hào) |
使用Matplotlib繪制圖像輪廓
繪制圖像的輪廓(或者其他二維函數(shù)的等輪廓線)在工作中非常有用。因?yàn)槔L制輪廓需要對(duì)每個(gè)坐標(biāo) [x, y] 的像素值施加同一個(gè)閾值,所以首先需要將圖像灰度化,之后使用contour獲得輪廓圖像
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * # 讀取圖像到數(shù)組中,并灰度化 im = array(Image.open('./source/test.jpg').convert('L')) #顯示時(shí)拋棄顏色信息 gray() # 顯示輪廓圖像 contour(im, origin='image') # 在原點(diǎn)的左上角顯示 axis('equal') #關(guān)閉坐標(biāo)軸 axis('off') show()
運(yùn)行結(jié)果
使用Matplotlib繪制直方圖
圖像的直方圖用來表征該圖像像素值的分布情況。用一定數(shù)目的小區(qū)間(bin)來指定表征像素值的范圍,每個(gè)小區(qū)間會(huì)得到落入該小區(qū)間表示范圍的像素?cái)?shù)目。(灰度)圖像的直方圖可以使用 hist() 函數(shù)繪制:
hist() 函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)指定小區(qū)間的數(shù)目。需要注意的是,因?yàn)?hist() 只接受一維數(shù)組作為輸入,所以我們?cè)诶L制圖像直方圖之前,必須先對(duì)圖像進(jìn)行壓平處理。flatten() 方法將任意數(shù)組按照行優(yōu)先準(zhǔn)則轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組。
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * # 讀取圖像到數(shù)組中,并灰度化 im = array(Image.open('./source/test.jpg').convert('L')) # 直方圖圖像 hist(im.flatten(),128) # 顯示 show()
運(yùn)行結(jié)果
使用Matplotlib進(jìn)行交互式標(biāo)注
PyLab 庫中的 ginput() 函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)交互式標(biāo)注,用來標(biāo)記一些點(diǎn)或者是一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * # 讀取圖像到數(shù)組中 im = array(Image.open('./source/test.jpg')) # 顯示圖像 imshow(im) print 'Please click 3 points' #獲取點(diǎn)擊并將點(diǎn)擊坐標(biāo)保存在[x,y]列表中 x = ginput(3) #輸出保存的數(shù)據(jù) print 'you clicked:',x show()
上面的腳本首先繪制一幅圖像,然后等待用戶在繪圖窗口的圖像區(qū)域點(diǎn)擊三次。程 序?qū)⑦@些點(diǎn)擊的坐標(biāo) [x, y] 自動(dòng)保存在 x 列表里。
運(yùn)行結(jié)果
you clicked: [(295.22704081632651, 210.72448979591837), (405.43112244897952, 66.846938775510239), (439.1045918367347, 180.11224489795921)]
總結(jié)
本篇博客介紹了一些python基本的圖像操作,除了上述的PIL和Matplotlib,還經(jīng)常會(huì)使用numpy直接操作圖像數(shù)組來達(dá)到操作圖像的目的,使用scipy完成更多更復(fù)雜的計(jì)算,我會(huì)把我的學(xué)習(xí)過程記錄下來,希望對(duì)大家有所幫助~
以上就是本文關(guān)于python圖像常規(guī)操作的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站:
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