计算机视觉——图像处理基础

1. PIL-Python图像库

1.1 图像灰度处理

代码实现

# -*- 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)
figure()

pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
gray()
subplot(121)
title(u'原图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg').convert('L')
subplot(122)
title(u'灰度图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

show()

运行结果

在这里插入图片描述

1.2 调整尺寸及旋转

调用resize()方法，对图片尺寸进行调整，元组中放置的便是你要调整尺寸的大小。
调用rotate()方法对图像进行旋转变换。

代码实现

# -*- 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)
figure()

# 显示原图
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
print pil_im.mode, pil_im.size, pil_im.format
subplot(231)
title(u'原图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 显示灰度图
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg').convert('L')
gray()
subplot(232)
title(u'灰度图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

#拷贝粘贴区域
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
box = (100,100,400,400)
region = pil_im.crop(box)
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
pil_im.paste(region,box)
subplot(233)
title(u'拷贝粘贴区域', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 缩略图
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
size = 128, 128
pil_im.thumbnail(size)
print pil_im.size
subplot(234)
title(u'缩略图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)
pil_im.save('D:\\python\images\thumbnail.jpg') #保存缩略图

# 调整图像尺寸
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
pil_im = pil_im.resize(size)
print pil_im.size
subplot(235)
title(u'调整尺寸后的图像', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 旋转图像45°
pil_im = Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg')
pil_im = pil_im.rotate(45)
subplot(236)
title(u'旋转45°后的图像', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

show()

运行结果

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2. Matplotlib库

当在处理数学及绘图或在图像上描点、画直线、曲线时，Matplotlib是一个很好的绘图库，它比PIL库提供了更有力的特性。

2.1 画图、描点和线

代码实现

# -*- 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('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg'))
figure()

# 画有坐标轴的
subplot(121)
imshow(im)
x = [100, 100, 400, 400]
y = [200, 500, 200, 500]
plot(x, y, 'r*')
plot(x[:2], y[:2])
title(u'绘图: "empire.jpg"', fontproperties=font)

# 不显示坐标轴
subplot(122)
imshow(im)
x = [100, 100, 400, 400]
y = [200, 500, 200, 500]
plot(x, y, 'r*')
plot(x[:2], y[:2])
axis('off')  #显示坐标轴
title(u'绘图: "empire.jpg"', fontproperties=font)

show()

运行结果

在这里插入图片描述

2.2 图像轮廓和直方图

代码实现

 # -*- 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('D:\\python\pcv_data\data\empire.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()

运行结果

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3. NumPy库

NumPy是Python一个流行的用于科学计算包。它包含了很多诸如矢量、矩阵、图像等其他非常有用的对象和线性代数函数。

3.1 灰度变换

代码实现

 # -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *

im = array(Image.open('D:\\python\pcv_data\data\empire.jpg').convert('L'))
print int(im.min()), int(im.max())

im2 = 255 - im  # invert image
print int(im2.min()), int(im2.max())

im3 = (100.0/255) * im + 100  # clamp to interval 100...200
print int(im3.min()), int(im3.max())

im4 = 255.0 * (im/255.0)**2  # squared
print int(im4.min()), int(im4.max())

figure()
gray()
subplot(1, 3, 1)
imshow(im2)
axis('off')
title(r'$f(x)=255-x$')

subplot(1, 3, 2)
imshow(im3)
axis('off')
title(r'$f(x)=\frac{100}{255}x+100$')

subplot(1, 3, 3)
imshow(im4)
axis('off')
title(r'$f(x)=255(\frac{x}{255})^2$')
show()

运行结果

左边灰度变换函数采用的是f(x)=255-x,中间采用的是f(x)=(100/255)x+100,右边采用的是变换函数是f(x)=255(x/255)^2。
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3.2 直方图均衡化

代码实现

# -*- 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('D:\\python\pcv_data\data\empire.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()

运行结果

在这里插入图片描述

4. SciPy模块

SciPy是一个开源的数学工具包，它是建立在NumPy的基础上的。它提供了很多有效的常规操作，包括数值综合、最优化、统计、信号处理以及图像处理。正如接下来所展示的，SciPy库包含了很多有用的模块。

4.1 高斯模糊

高斯模糊可以用于定义图像尺度、计算兴趣点以及很多其他的应用场合。

代码实现

 # -*- 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('D:\\python\pcv_data\data\empire.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()

运行结果

第一幅图为待模糊图像，第二幅用高斯标准差为2进行模糊，第三幅用高斯标准差为5进行模糊，最后一幅用高斯标准差为10进行模糊。
在这里插入图片描述

来源：CSDN

作者：Potattto_

链接：https://blog.csdn.net/Potattto/article/details/104455885

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计算机视觉

图像处理

axis

计算机视觉——图像处理基础

目录

1. PIL-Python图像库

1.1 图像灰度处理

代码实现

运行结果

1.2 调整尺寸及旋转

代码实现

运行结果

2. Matplotlib库

2.1 画图、描点和线

代码实现

运行结果

2.2 图像轮廓和直方图

代码实现

运行结果

3. NumPy库

3.1 灰度变换

代码实现

运行结果

3.2 直方图均衡化

代码实现

运行结果

4. SciPy模块

4.1 高斯模糊

代码实现

运行结果