环境：anaconda3，spyder。
一、图像轮廓与直方图
1. 图像轮廓
绘制图像的轮廓在工作中十分有用。因为绘制轮廓需要对每个坐标的像素值施加一个阈值，所以首先需要将图像灰度化。
2. 直方图
用来表征该图像像素值得分布情况。用一定的小区间来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。
hist()函数只接受一维数组作为输入，因此在绘制图像直方图前，必须对图像进行压平处理。
3. 代码实现
实验结果：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open('c:\house.jpg').convert('L')) # 打开图像，并转成灰度图像
figure()
subplot(121)
gray()
contour(im, origin='image')
axis('equal')
axis('off')
title(u'图像轮廓', fontproperties=font)
subplot(122)
hist(im.flatten(), 128)
title(u'图像直方图', fontproperties=font)
plt.xlim([0,260])
plt.ylim([0,11000])
show()
二、高斯滤波
1. 高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
2. 代码实现
实验结果：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
from numpy import random
from scipy.ndimage import filters
from scipy.misc import imsave
from PCV.tools import rof
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open('c:\house.jpg').convert('L'))
U,T = rof.denoise(im,im)
G = filters.gaussian_filter(im,10)
# plot
figure()
gray()
subplot(1,3,1)
imshow(im)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'原噪声图像', fontproperties=font)
subplot(1,3,2)
imshow(G)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'高斯模糊后的图像', fontproperties=font)
subplot(1,3,3)
imshow(U)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'ROF降噪后的图像', fontproperties=font)
show()
三、直方图均衡化
1.直方图均衡化
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
2. 代码实现
实验结果
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.tools import imtools
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open('c:\house.jpg').convert('L')) # 打开图像，并转成灰度图像
#im = array(Image.open('../data/AquaTermi_lowcontrast.JPG').convert('L'))
im2, cdf = imtools.histeq(im)
figure()
subplot(2, 2, 1)
axis('off')
gray()
title(u'原始图像', fontproperties=font)
imshow(im)
subplot(2, 2, 2)
axis('off')
title(u'直方图均衡化后的图像', fontproperties=font)
imshow(im2)
subplot(2, 2, 3)
axis('off')
title(u'原始直方图', fontproperties=font)
#hist(im.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im.flatten(), 128, normed=True)
subplot(2, 2, 4)
axis('off')
title(u'均衡化后的直方图', fontproperties=font)
#hist(im2.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im2.flatten(), 128, normed=True)
show()
四、图像差分
- 代码实现
实验结果：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters
import numpy
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open(r'c:\house.jpg').convert('L'))
gray()
subplot(1, 4, 1)
axis('off')
title(u'(a)原图', fontproperties=font)
imshow(im)
# Sobel derivative filters
imx = zeros(im.shape)
filters.sobel(im, 1, imx)
subplot(1, 4, 2)
axis('off')
title(u'(b)x方向差分', fontproperties=font)
imshow(imx)
imy = zeros(im.shape)
filters.sobel(im, 0, imy)
subplot(1, 4, 3)
axis('off')
title(u'(c)y方向差分', fontproperties=font)
imshow(imy)
#mag = numpy.sqrt(imx**2 + imy**2)
mag = 255-numpy.sqrt(imx**2 + imy**2)
subplot(1, 4, 4)
title(u'(d)梯度幅度', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(mag)
show()
五、图像模糊
- 代码实现
实验结果：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters
# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
#im = array(Image.open('board.jpeg'))
im = array(Image.open('c:\house.jpg').convert('L'))
figure()
gray()
axis('off')
subplot(1, 4, 1)
axis('off')
title(u'原图', fontproperties=font)
imshow(im)
for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
im2 = zeros(im.shape)
im2 = filters.gaussian_filter(im, blur)
im2 = np.uint8(im2)
imNum=str(blur)
subplot(1, 4, 2 + bi)
axis('off')
title(u'标准差为'+imNum, fontproperties=font)
imshow(im2)
#如果是彩色图像，则分别对三个通道进行模糊
#for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
# im2 = zeros(im.shape)
# for i in range(3):
# im2[:, :, i] = filters.gaussian_filter(im[:, :, i], blur)
# im2 = np.uint8(im2)
# subplot(1, 4, 2 + bi)
# axis('off')
# imshow(im2)
show()
总结：
在实验前我最开始准备安装anaconda2，但是与我的电脑配置环境有冲突，在经过一系列的操作之后还是没有办法使用，最终我选择安装了anaconda3。在实验过程中，因为anaconda3与anaconda2在python上有一些语法上的不同，在实验过程中代码有报错，比如在print后面的语句要用（）括起来。还有Pillow的安装，在使用pip install 命令时出现 Requirement already satisfied: pillow in c:\anaconda3\lib\site-packages (6.2.0) 语法错误，最后发现解决办法为使用pip install 命令时指定安装路径，即C:\Users>pip install --target=c:\anaconda3\lib\site-packages Pillow ，之后就可以正常运行。
来源：CSDN
作者：YH-H
链接：https://blog.csdn.net/weixin_45601168/article/details/104456448