Programming Computer Vision with Python （学习笔记一）

转载自：http://segmentfault.com/a/1190000003941588

介绍

《Programming Computer Vision with Python》是一本介绍计算机视觉底层基本理论和算法的入门书，通过这本收可以学到有关对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术的实现原理。

英文版PDF下载：https://it-ebooks.info/book/836/

中文版介绍：http://book.douban.com/subject/25906843/

Python图像处理

先介绍基本的图像处理，包括图像的读取、转换、缩放、导数计算、画图和保存，这些知识将为后面内容的学习打下基础。
作者选择Python编写例子，并使用一个叫PIL(Python Imaging Library)的第三方图像处理库。这里特别指出的是：PIL库开发不活跃，并且很久没更新了，所以有人基于它fork了另一个分支叫Pillow，Pillow保持与PIL相似的使用接口，解决了许多Bug，并同时兼容Python2和Python3，目前开发状态活跃。接下来的学习笔记本人都将使用Pillow来代替PIL。

安装Pillow

以Ubuntu系统为例：

#安装python开发工具及包管理工具sudo apt-get install python-dev python-pip #安装一些需要支持的图像格式开发包sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev #安装Pillow图像处理库sudo pip install pillow  

Pillow一瞥

Pillow主要包含了对各种图像模式、图像格式、颜色、过滤器的数据结构（对象）表示，实现了对图像模式转换、格式转换、过滤器应用、常规图像处理操作、图像数据算术运算、2D画图等功能，以模块、类对外提供。
首先，先了解一下Pillow库使用的一些基本概念：

Bands（图像通道）
图像的通道即图像像素的组成部分，跟Channel应该是同一个概念。比如RGB图像有3个通道分别为红、绿、蓝。二值图像和灰度图像只有1个通道。PNG图像有4个通道分别为R、G、B和alpha。库中提供的很多图像操作都是分别作用于某个通道的数据。

Modes（图像模式）
图像模式定义了像素的类型和位深，Pillow支持以下模式：

• 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)

• L (8-bit pixels, black and white)

• P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a color palette)

• RGB (3x8-bit pixels, true color)

• RGBA (4x8-bit pixels, true color with transparency mask)

• CMYK (4x8-bit pixels, color separation)

• YCbCr (3x8-bit pixels, color video format)

• LAB (3x8-bit pixels, the Lab color space)

• HSV (3x8-bit pixels, Hue, Saturation, Value color space)

• I (32-bit signed integer pixels)

• F (32-bit floating point pixels)

模块概览
Pillow的功能划分为许多模块，我们简单过一下这些模块的功能，以便在看到作者的示例代码时，可以快速知道这些代码功能在Pillow哪些模块中提供。因为作者使用的PIL库已经过时，我们得用新的Pillow库来重写和改进代码。

• Image模块
  提供了一个叫Image的类来表示图像，以下提到的PIL图像指的就是此类的对象。Image对象可以使用Image.new、Image.fromarray、Image.frombytes、Image.frombuffer等方法来构造，也可以open一张图片来构造。Image类提供了一些对图像进行简单处理的方法（如：convert、copy、crop、filter、resize、rotate、save、show、transform等）和图像的基本属性/信息。以下代码示例打开一张图片，旋转45度后显示出来：

  from PIL import Imageim = Image.open("bride.jpg")im.rotate(45).show()

• ImageChops模块
  提供了一些对图像颜色通道的算术运算，Chops为Channel Operations的缩写，这些运算通常是对两幅图像进行的，并返回一幅处理后的图像，大部分操作目前只支持8-bit通道。

• ImageColor模块
  包含一个颜色表和一个从CSS3表示的颜色到RGB颜色的转换器，主要用于方便构造Image对象，即PIL.Image.new(mode, size, color=0)的color参数支持以下形式：

  • 16进制的颜色表示，如#rgb, #rrggbb

  • rgb函数，如rgb(255,0,0), rgb(100%, 0%, 100%)

  • HSL（色相、饱和、亮度）函数，如hsl(0,100%,100%），色相取值为0到360，饱和度和亮度取值为0%到100%

  • 常规的HTML颜色名字，如red, Red

• ImageCms模块
  提供对LittleCMS2色彩管理引擎的支持。Little CMS是最流行的开源色彩管理库之一。

• ImageDraw模块
  提供简单的2D画图功能，比如画点、画线、画矩形、多边形、文本、弧形、椭圆等，支持字体设置。

• ImageEnhance模块
  提供一些类用于图像增强操作，比如边缘锐化、色彩平衡、对比度和亮度调节等。

• ImageFile模块
  提供图像文件的打开和保存，另外，还提供了一个Parser类，用于支持对图片边读边解码（比如图片边从网络上下载边解码的情景）。

• ImageFilter模块
  预定义了一些过滤器，可以在Image.filter(filter)中作为参数使用：

  • BLUR（模糊效果）

  • CONTOUR（轮廓）

  • DETAIL（细节）

  • EDGE_ENHANCE（边缘加强）

  • EDGE_ENHANCE_MORE（边缘加强）

  • EMBOSS（浮雕效果）

  • FIND_EDGES（查找边缘）

  • SMOOTH（使光滑）

  • SMOOTH_MORE（使光滑）

  • SHARPEN（锐化）

• ImageFont模块
  定义了类ImageFont表示位图字体（点阵字体），字体对象可以作为参数传给ImageDraw.Draw.text(xy, text, fill=None, font=None, anchor=None)以指定的字体画文本。
  PIL使用自有格式存储位图字体，从1.1.4开始，支持TrueType和OpenType字体。

• ImageGrab模块
  从屏幕截图或从剪贴板获取图像，得到Image对象。目前只支持OSX（在3.0增加）和Windows。

• ImageMath模块
  只提供了一个函数ImageMath.eval用于对图像表达式（image expressions）进行求值，这些表达式可以是对图像数据每个bit的位运算（&、|、^、~），也可以是内置的一些运算，比如对图像的每个像素求绝对值、转换图像模式、转float或int等。

• ImageMorph模块
  提供图像形态操作。

• ImageOp模块
  提供一些可直接使用的图像处理操作，如自动调节对比度、自动裁边等。

• ImagePalette模块
  提供调色板类，其中的方法都被标记为experimental，文档不详。

• ImagePath模块
  用于存储和操作2维向量数据。Path对象可传入ImageDraw模块的相关方法。

• ImageQt模块
  支持从PIL图像对象创建PyQt4或PyQt5的QImage对象，方便被Qt使用和显示。

• ImageSequence模块
  支持枚举出一个image sequence（图像系统，如fli动画文件）的所有帧。

• ImageStat模块
  对图像或指定区域的每个通道进行统计，包括count、sum、min/max等。

• ImageTk模块
  支持从PIL图像对象创建Tkinter（Python的GUI库）的BitmapImage和PhotoImage对象。

• ImageWin模块
  支持在Windows平台上创建和显示图像，可与PythonWin和其它UI库一起使用，为这些工具库提供Windows设备上下文或windows句柄的访问。

最后给出一个简单的示例，把书的彩色封面图像转为灰度图像并显示出来：

from PIL import Imagepil_im = Image.open('cover.png').convert('L')pil_im.show()

效果如下：

小结

下一个笔记将介绍另外几个图像处理相关的库。