前言
实验环境
该课程实验是基于python语言的有关图像处理，通过anaconda来安装管理使用python包，在pycharm平台上进行编译实现。
实验准备
实验所需的安装包都需要进行手动添加，其主要库的添加命令代码如下：
- PCV库
>>setup.py所在文件地址>> python setup.py install
== 以下由于报错"No module named ‘pylab’" 进行的python库安装==
- NumPy库.为Python提供了很多高级的数学方法。
conda install numpy
- SciPy库.这是一个Python的算法和数学工具库。
conda install scipy
- matplotlib库.一个绘制数据图的库。
conda install matplotilb
图像灰度化
基本原理
灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值)，灰度范围为0-255。一般有分量法 最大值法平均值法加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。
图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤，为之后的图像分割、图像识别和图像分析等上层操作做准备。在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
- 主要代码分析
- convert()函数
是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式
1 ------------------（1位像素，黑白，每字节一个像素存储）
L ------------------（8位像素，黑白）
P ------------------（8位像素，使用调色板映射到任何其他模式）
RGB------------------（3x8位像素，真彩色）
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(r'C:\Users\林荔儿\Desktop\图\bts.jpg')
gray()//不使用颜色信息
subplot(121)
title(u'原图',fontproperties=font)
axis('off')//不显示坐标
imshow(pil_im)
pil_im = Image.open(r'C:\Users\林荔儿\Desktop\图\bts.jpg').convert('L')
subplot(122)
title(u'灰度图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)
show()
实验结果
绘制图像轮廓和图像直方图
基本原理
- 主要代码分析
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(r'C:\Users\林荔儿\Desktop\图\bts.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()
实验结果
高斯滤波（高斯模糊处理）
基本原理
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(r'C:\Users\林荔儿\Desktop\图\bts.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()
实验结果
直方图均衡化
基本原理
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(r'C:\Users\林荔儿\Desktop\图\bts.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()
实验结果
来源：CSDN
作者：荔枝酱
链接：https://blog.csdn.net/weixin_44177123/article/details/104726668