python圖像處理第二課（圖像處理Python）

本文目錄一覽：

1、python：PIL圖像處理
2、python圖像處理初學者求助
3、怎麼用python進行簡單的圖像處理
4、Python圖像處理
5、怎樣使用Python圖像處理

python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件加載圖像：

如果成功，這個函數返回一個Image對象。現在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中加載的則為 None 。

size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。

mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：“L” (luminance) – 灰度圖, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標準實現不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然後調用外部工具（比如系統的默認圖片查看軟件）顯示圖像。該函數將是一個非常方便的調試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁盤中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據文件內容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數。當保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉換文件到JPEG **

save 函數的第二個參數可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名，則必須通過第二個參數來指定文件格式。

** 創建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才加載像素數據。當你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數據只有在需要的時候才會加載。

這意味着打開一個圖像文件是一個非常快的操作，不會受文件大小和壓縮算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區域。提取圖像的某個子區域，使用 crop() 函數。

** 複製圖像的子區域 **

定義區域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標原點位於左上角。上面的例子提取的子區域包含300×300個像素。

該區域可以做接下來的處理然後再粘貼回去。

** 處理子區域然後粘貼回去 **

當往回粘貼時，區域的大小必須和參數匹配。另外區域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區域的顏色模式無需匹配。區域會自動轉換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數有個可選參數，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數創建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數接受一個顏色模式和一個圖像元組，然後將它們合併為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合併圖像通道 **

對於單通道圖像， split() 函數返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉為RGB模式。

resize() 函數接受一個元組，指定圖像的新大小。

rotate() 函數接受一個角度值，逆時針旋轉。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉90度也可以使用 transpose() 函數。 transpose() 函數也可以水平或垂直翻轉圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數在性能和結果上沒有區別。

更通用的圖像變換函數為 transform() 。

PIL可以轉換圖像的像素模式。

** 轉換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉為“L”或“RGB”模式，其他模式之間轉換，則需要使用一個中間圖像，通常是“RGB”圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預定義的圖像增強過濾器用於 filter() 函數。

** 應用過濾器 **

point() 函數用於操作圖像的像素值。該函數通常需要傳入一個函數對象，用於操作圖像的每個像素：

** 應用點操作 **

使用以上技術可以快速地對圖像像素應用任何簡單的表達式。可以結合 point() 函數和 paste 函數修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用於創建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式採用短路方式，即：如果and運算符左側為false，就不再計算and右側的表達式，而且返回結果是表達式的結果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對於更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當打開一個序列文件時，PIL庫自動加載第一幀。你可以使用 seek() 函數 tell() 函數在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當序列到達結尾時，將拋出EOFError異常。

注意當前版本的庫中多數底層驅動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數用於將圖像、文本打印到Postscript打印機。以下是一個簡單的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現read，seek，tell函數，必須以二進制模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字符串數據中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字符串中讀取 **

如果圖像文件內嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用於在創建縮略圖時加速解碼（當速度比質量重要時）和輸出一個灰度圖到激光打印機時。

draft() 函數。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內容：

注意結果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大於指定的大小，請使用 thumbnail 函數。

Python2.7 教程 PIL

Python 之使用 PIL 庫做圖像處理

來自

python圖像處理初學者求助

Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉換以及基本的圖像處理操作等。

1）使用 Image 類

PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創建這個類的實例；你可以從文件加載圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創建。

要從文件加載圖像，可以使用open( )函數，在Image模塊中：

from PIL import Image

im = Image.open(“E:/photoshop/1.jpg”)

加載成功後，將返回一個Image對象，可以通過使用示例屬性查看文件內容：

print(im.format, im.size, im.mode)

(‘JPEG’, (600, 351), ‘RGB’)

format 這個屬性標識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數量和名稱，以及像素類型和深度。常見的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度圖像, “RGB” 表示真彩色圖像, and “CMYK” 表示出版圖像。

如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。

只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：

im.show()

2）讀寫圖像

PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數從磁盤讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據文件內容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。

加載文件，並轉化為png格式：

“Python Image Library Test”

from PIL import Image

import os

import sys

for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +”.png”

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print(“Cannot convert”, infile)

save() 方法的第二個參數可以指定文件格式。

3）創建縮略圖

縮略圖是網絡開發或圖像軟件預覽常用的一種基本技術，使用Python的Pillow圖像庫可以很方便的建立縮略圖，如下：

# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob(“E:/photoshop/*.jpg”):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.save(f+”.thumbnail”,”JPEG”)

上段代碼對photoshop下的jpg圖像文件全部創建縮略圖，並保存，glob模塊是一種智能化的文件名匹配技術，在批圖像處理中經常會用到。

注意：Pillow庫不會直接解碼或者加載圖像柵格數據。當你打開一個文件，只會讀取文件頭信息用來確定格式，顏色模式，大小等等，文件的剩餘部分不會主動處理。這意味着打開一個圖像文件的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關。

4）圖像的剪切、粘貼與合併操作

Image 類包含的方法允許你操作圖像部分選區，PIL.Image.Image.crop 方法獲取圖像的一個子矩形選區，如：

# crop, paste and merge

im = Image.open(“E:/photoshop/lena.jpg”)

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形選區有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的坐標。這個庫以左上角為坐標原點，單位是px，所以上訴代碼複製了一個 200×200 pixels 的矩形選區。這個選區現在可以被處理並且粘貼到原圖。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

im.paste(region, box)

當你粘貼矩形選區的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區不能在圖像外。然而你不必保證矩形選區和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區會被自動轉換顏色。

5）分離和合併顏色通道

對於多通道圖像，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成後重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

r,g,b = im.split()

im = Image.merge(“RGB”, (r,g,b))

對於split（）函數，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。

6）幾何變換

對圖像進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函數的參數是一個新圖像大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉角度。在Pillow中，對於一些常見的旋轉作了專門的定義：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）顏色空間變換

在處理圖像時，根據需要進行顏色空間的轉換，如將彩色轉換為灰度：

cmyk = im.convert(“CMYK”)

gray = im.convert(“L”)

8）圖像濾波

怎麼用python進行簡單的圖像處理

所謂簡單的圖像處理，就是對像素數據進行點處理。

下面是具體步驟。

讀取圖片：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread(“C:/Users/Administrator/Desktop/ball.png”)

cv2.imshow(“a”,img)

cv2.waitKey(0)

cv2.imshow(“a”,img)

打開一個圖片窗口。

python讀取圖片，實際上是讀取了離散的圖片數據：

print(img)

運行，就會給出圖片數據。

顯示反色圖片，只要進行簡單的計算：

255-img

這是2*img的效果。

分離通道，圖片的第一個通道是：

img[:,:,0]

成圖是灰度圖。

第二個通道的灰度圖：

img[:,:,1]

第三個通道的灰度圖：

img[:,:,2]

Python圖像處理

創建一個簡單的圖像與圖像混合

1.1 在Image模塊中，提供了創建圖像的方法。主要是通過**Image.new(mode, size, color)**實現，該方法傳入三個參數：

mode：圖像的創建模式

size：圖像的大小

color：圖像的顏色

用該方法可以創建一個簡單的圖像，之後我們可以通過save方法將圖像保存：

1.2生成圖片如下

1.3 圖像混合

透明度混合

透明度混合主要是使用**Image中的blend(im1, im2, alpha)**方法，對該方法的解釋如下：

im1：Image對象，在混合的過程中，透明度設置為（1-apha）

im2：Image對象，在混合的過程中，透明度設置為（apha）

alpha：透明度，取值是0-1。當透明度為0是，顯示im1對象；當透明度為1時，顯示im2對象

代碼實現如下

1.4原圖和混合圖的對比

1.5 遮罩混合

通過Image.composite(im1, im2, mask)方法實現遮罩混合。三個參數都是Image對象，該方法的作用就是使用mask來混合im1和im2。

1.6im1、im2和遮罩混合效果對比如下

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數據結構，能夠簡單而有效地實現面向對象編程，下文進行對Python圖像處理進行說明。

當然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對於PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這裡主要是介紹點我在使用過程中的經驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉換，並支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式等。

但是利用convert函數將灰度圖轉換為二值圖時，是採用固定的閾值127來實現的，即灰度高於127的像素值為1，而灰度低於127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現灰度圖到二值圖的轉換，就要用到 Image.point函數。

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Image.point函數有多種形式，這裡只討論Image.point(table, mode)，利用該函數可以通過查表的方式實現像素顏色的模式轉換。其中table為顏色轉換過程中的映射表，每個顏色通道應當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，”L”表示灰度，”1”表示二值圖模式。

可見，轉換過程的關鍵在於設計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然，由於這裡的table並沒有什麼特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設定實現（0, 255）範圍內，任意需要的一對一映射關係。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(”fun.jpg”) # convert to grey level image Lim = im.convert(”L”) Lim.save(”fun_Level.jpg”) # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ”1”) bim.save(”fun_binary.jpg”)

IT部分通常要完成的任務相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應該進行周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優勢就是可以在企業的軟件創建和維護階段節約大量資金，而這兩個階段的軟件成本佔到了軟件整個生命周期中總成本的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發原始項目的程序員都能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝於C或者Java，後兩者都採用了專門的字符標記代碼塊結構、循環、函數以及其他編程結構的開始和結束。提倡Python的人還宣稱，採用這些字符可能會產生顯著的編程風格差異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉載

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/185951.html