python计算机视觉

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本文主要内容来源于书籍《python计算机视觉编程》
我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢

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PIL模块

PIL模块全程为Python Imaging Library，是python中一个免费的图像处理模块。

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打开图像

PIL模块常用到它的Image类，打开图像首先要导入Image类
from PIL import Image，
然后调用Image的open方法。
例如

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg") # 返回一个Image图像对象print(image)# 结果<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=800x450 at 0x4731348>

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图像的保存及格式转换

图像保存用的是Image对象的save()方法，传入的参数为保存图像文件的名字。
当传入不同的扩展名时，它会根据扩展名自动转换图像的格式。
例如

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg") # 打开jpg图像文件image.save("smallpi.png") # 保存图像，并转换成png格式

转化成灰度图像

获得Image对象后，调用其convert()方法,传入参数"L"，即可以返回该图像的灰度图像对象。

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")image_gray = image.convert("L") # 转化成灰度图像print(image_gray)# 结果<PIL.Image.Image image mode=L size=800x450 at 0x46AD648>

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Image对象与图像矩阵相互转化

Image对象转化成图像矩阵

Image对象转化成图像矩阵只要将Image对象作为numpy.array()参数即可。

import numpy as npfrom PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")image_array = np.array(image)print(image_array)# 结果[[[177 177 177]  [177 177 177]  [176 176 176]  ...,   #此处省略  ...,  [232 232 232]  [232 232 232]  [232 232 232]]]

图像矩阵转化成Image对象

图像矩阵转化成Image对象通过Image模块的fromarray()方法。

import numpy as npfrom PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")image_array = np.array(image.convert("L"))image_array = 255 - image_array # 图像矩阵处理，将灰度图像反相                                # 反相指的是，黑变白，白变黑image2 = Image.fromarray(image_array)print(image2)# 结果<PIL.Image.Image image mode=RGB size=800x450 at 0x4753748>

图像的显示

图像的显示需要用到matplotlib模块。
首先需要到了matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
然后，调用pyplot的imshow()方法，传入Image对象即可

from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimage = Image.open("smallpi.jpg")plt.imshow(image) # 绘制图像imageplt.show() # 需要调用show()方法，不然图像只会在内存中而不显示出来

图像显示结果（带坐标轴）

如果想把坐标轴去掉只需要调用pyplot的axis()方法，传入"off"参数

from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimage = Image.open("smallpi.jpg")plt.imshow(image) # 绘制图像imageplt.axis("off") # 去掉坐标轴plt.show() # 需要调用show()方法，不然图像只会在内存中而不显示出来

图像显示结果（不带坐标轴）

如果要显示灰度图像，需要导入matplotlib的cm模块
import matplotlib.cm as cm
然后在条用pyplot.show()时，传入关键字参数cmap=cm.gray。

from PIL import Image            import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm         image = Image.open("smallpi.jpg") # 打开图像image_gray = image.convert("L") # 转化成灰度图像plt.subplot(2,1,1)plt.imshow(image_gray) # 没传入关键字参数cmap=cm.grayplt.axis("off") # 去掉坐标轴plt.subplot(2,1,2)plt.imshow(image_gray, cmap=cm.gray) # 指明 cmap=cm.grayplt.axis("off") # 去掉坐标轴plt.show() # 显示图像

显示结果
上：没指定cmap ， 下：指定cmap=cm.gray

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创建缩略图

创建图像缩略图可以通过Image的thumbnail()方法，参数传入一个元组，指明缩略图的大小，如thumbnail((128,128))。
例如

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")image_thumbnail = image.thumbnail((128,128))image.save("thumbnail.jpg")

结果为

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复制和粘贴区域

复制区域是指截取图像中的一部分，并将这一部分作为一个新的Image对象。
复制区域的方法为crop()，参数为一个含4个元素的元组，用来指定截取区域的左上角点和右下角点。

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg") # 打开图像box = (300,100,500,300) # 截取区域image_crop = image.crop(box) # 按指定截取区域对图像进行截取复制image_crop.save("image_crop.jpg") # 保存

保存的截取区域图像为

粘贴区域是指在指定图像中放入另一个图像，其方法为paste()。该方法有两个参数，第一个参数为需要粘贴进去的图像，第二个参数为粘贴区域。

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")box = (300,100,500,300)        # 先截取一部分image_crop = image.crop(box)    # 为了看到粘贴效果，现将截取部分转180度image_crop = image_crop.transpose(Image.ROTATE_180) # 转180度image.paste(image_crop,box) # 将转180度后的图像粘贴到原图像image.save("image_paste.jpg")

粘贴后原图像变成

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图像的尺寸调整和旋转

尺寸调整方法为resize()，参数为一元组，指定调整后的大小，如resize((128,128))。
图像旋转的方法为rotate()，参数为旋转角度（数值，单位为度）,逆时针方向，如rotate(45)`

from PIL import Imageimage = Image.open("smallpi.jpg")image_resize = image.resize((200,200)) # 尺寸调整image_rotate = image.rotate(45) # 图像旋转# image.transpose()也可以旋转图像，但只能旋转90度的整数倍# 参数为 Image.ROTATE_90 旋转90度# 180度，270度可类推image_resize.save("image_resize.jpg")image_rotate.save("image_rotate.jpg")

尺寸调整为200*200

图像逆时针旋转45度

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图像直方图

图像直方图用来统计图像中像素值的分布情况，即统计不同像素值出现的次数。方法为调用matplotlib.pyplot的hist方法，参数传入图像像素序列和统计区间个数。

from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm#打开图像，并转化成灰度图像image = Image.open("smallpi.jpg").convert("L") image_array = np.array(image)plt.subplot(2,1,1)plt.imshow(image,cmap=cm.gray)plt.axis("off")plt.subplot(2,1,2)plt.hist(image_array.flatten(),256) #flatten可以将矩阵转化成一维序列plt.show()

结果为

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灰度变换

对于一张灰度图像，其每个像素点都用一个0-255之间的值表示，0表示黑色，越接近0越黑；255表示白色，越接近255越白。
灰度变换就是通过一个特定的函数，使灰度值从一个值转换成另外一个值。
这里列出3种灰度变换

1.【反相】 变换后的灰度值=255−原灰度值

2.【转化到100-200】 变换后的灰度值=原灰度值255.0∗100+100

3.【像素平方】变换后的灰度值=255.0∗(原灰度值255.0)2

from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmimage = Image.open("smallpi.jpg").convert("L")image_array = np.array(image)x = np.arange(255)# 反相plt.subplot(3,2,1)plt.plot(x,255-x) # 画出变换函数图像plt.subplot(3,2,2)plt.imshow(Image.fromarray(255-image_array),cmap=cm.gray)plt.axis("off")# 转换到 100-200plt.subplot(3,2,3)plt.plot(x,(x/255.0)*100+100) # 画出变换函数图像plt.subplot(3,2,4)plt.imshow( Image.fromarray((image_array/255.0)*100+100), cmap=cm.gray )plt.axis("off")# 像素平方plt.subplot(3,2,5)plt.plot(x,255*(x/255.0)**2) # 画出变换函数图像plt.subplot(3,2,6)plt.imshow( Image.fromarray(255*(image_array/255.0)**2), cmap=cm.gray )plt.axis("off")plt.show()

`结果如下，（左边是变换函数，右边是图像变换结果）

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直方图均衡化