Python中的圖像處理之Python圖像平滑操作
前言
隨著人工智能研究的不斷興起，Python的應(yīng)用也在不斷上升，由于Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性，特別是在開源工具和深度學(xué)習(xí)方向中各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，使得Python已經(jīng)成為最受歡迎的程序設(shè)計(jì)語言之一。由于完全開源，加上簡單易學(xué)、易讀、易維護(hù)、以及其可移植性、解釋性、可擴(kuò)展性、可擴(kuò)充性、可嵌入性：豐富的庫等等，自己在學(xué)習(xí)與工作中也時(shí)常接觸到Python，這個(gè)系列文章的話主要就是介紹一些在Python中常用一些例程進(jìn)行仿真演示！
本系列文章主要參考楊秀章老師分享的代碼資源，楊老師博客主頁是Eastmount，楊老師興趣廣泛，不愧是令人膜拜的大佬，他過成了我理想中的樣子，希望以后有機(jī)會(huì)可以向他請教學(xué)習(xí)交流。
因?yàn)樽约菏亲鰣D像語音出身的，所以結(jié)合《Python中的圖像處理》，學(xué)習(xí)一下Python，OpenCV已經(jīng)在Python上進(jìn)行了多個(gè)版本的維護(hù)，所以相比VS，Python的環(huán)境配置相對簡單，缺什么庫直接安裝即可。本系列文章例程都是基于Python3.8的環(huán)境下進(jìn)行，所以大家在進(jìn)行借鑒的時(shí)候建議最好在3.8.0版本以上進(jìn)行仿真。本文繼續(xù)來對本書第十章的后4個(gè)例程進(jìn)行介紹。
一. Python準(zhǔn)備
如何確定自己安裝好了python
win+R輸入cmd進(jìn)入命令行程序
點(diǎn)擊“確定”
輸入：python，回車
看到Python相關(guān)的版本信息，說明Python安裝成功。
二. Python仿真
（1）新建一個(gè)chapter10_06.py文件，輸入以下代碼，圖片也放在與.py文件同級文件夾下
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount CSDN 2021-06-07
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取圖片
img = cv2.imread('te.png')
source = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#雙邊濾波
result = cv2.bilateralFilter(source, 15, 150, 150)
#用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#顯示圖形
titles = ['原始圖像', '雙邊濾波']
images = [source, result]
for i in range(2):
plt.subplot(1,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show() 保存.py文件
輸入eixt()退出python，輸入命令行進(jìn)入工程文件目錄
輸入以下命令，跑起工程
python chapter10_06.py
沒有報(bào)錯(cuò)，直接彈出圖片，運(yùn)行成功！
（2）新建一個(gè)chapter10_07.py文件，輸入以下代碼，圖片也放在與.py文件同級文件夾下
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount CSDN 2021-06-07
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取圖片
img = cv2.imread('te.png')
source = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#均值濾波
result1 = cv2.blur(source, (5,5))
result2 = cv2.blur(source, (10,10))
#方框?yàn)V波
result3 = cv2.boxFilter(source, -1, (5,5), normalize=1)
result4 = cv2.boxFilter(source, -1, (2,2), normalize=0)
#高斯濾波
result5 = cv2.GaussianBlur(source, (3,3), 0)
result6 = cv2.GaussianBlur(source, (15,15), 0)
#中值濾波
result7 = cv2.medianBlur(source, 3)
#高斯雙邊濾波
result8 =cv2.bilateralFilter(source, 15, 150, 150)
#顯示圖形
titles = ['Source', 'Blur 5*5', 'Blur 10*10', 'BoxFilter 5*5',
'BoxFilter 2*2', 'GaussianBlur 3*3', 'GaussianBlur 15*15',
'medianBlur', 'bilateralFilter']
images = [source, result1, result2, result3,
result4, result5, result6, result7, result8]
for i in range(9):
plt.subplot(3,3,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
保存.py文件輸入以下命令，跑起工程
python chapter10_07.py
沒有報(bào)錯(cuò)，直接彈出圖片，運(yùn)行成功！
（3）新建一個(gè)chapter10_08.py文件，輸入以下代碼，圖片也放在與.py文件同級文件夾下
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount CSDN 2021-06-07
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#讀取圖片
img = cv2.imread('test01_yn.png')
source = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#中值濾波
result1 = cv2.medianBlur(source, 3)
#高斯雙邊濾波
result2 =cv2.bilateralFilter(source, 15, 150, 150)
#均值遷移
result3 = cv2.pyrMeanShiftFiltering(source, 20, 50)
#用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#顯示圖形
titles = ['原始圖像', '中值濾波', '雙邊濾波', '均值遷移']
images = [source, result1, result2, result3]
for i in range(4):
plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show() 保存.py文件輸入以下命令，跑起工程
python chapter10_08.py
沒有報(bào)錯(cuò)，直接彈出圖片，運(yùn)行成功！
（4）新建一個(gè)chapter10_09.py文件，輸入以下代碼，圖片也放在與.py文件同級文件夾下
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#讀取圖片
img = cv2.imread("te.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
rows, cols, chn = img.shape
#加噪聲
for i in range(5000):
x = np.random.randint(0, rows)
y = np.random.randint(0, cols)
img[x,y,:] = 255
cv2.imshow("noise", img)
#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()保存.py文件輸入以下命令，跑起工程
python chapter10_09.py
沒有報(bào)錯(cuò)，直接彈出圖片，運(yùn)行成功！
三. 小結(jié)
本文主要介紹在Python中調(diào)用OpenCV庫對圖像進(jìn)行圖像平滑濾波處理與圖像加噪處理，如雙邊濾波，高斯雙邊濾波，圖像加隨機(jī)噪聲等操作。由于本書的介紹比較系統(tǒng)全面，所以會(huì)出一個(gè)系列文章進(jìn)行全系列仿真實(shí)現(xiàn)，感興趣的還是建議去原書第十章深入學(xué)習(xí)理解，下一篇文章將繼續(xù)介紹第十一章節(jié)的5例仿真實(shí)例。每天學(xué)一個(gè)Python小知識，大家一起來學(xué)習(xí)進(jìn)步阿！
到此這篇關(guān)于Python中的圖像處理之Python圖像平滑處理操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python圖像平滑內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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