python圖像處理常用函數（python中的圖像處理）

本文目錄一覽：

1、Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來
2、python：PIL圖像處理
3、Python如何圖像識別？
4、python處理圖片數據？

Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

如需轉載請聯繫華章科技

如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網並從中獲取安裝說明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會被頻繁使用。

讓我們創建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個採樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，並通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發生了什麼嗎？有沒有什麼東西出現？

實際情況是，取決於你在哪裡運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：

在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是交互式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 後使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基於瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現在再次嘗試一下：

上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：

如果想要把繪圖保存下來留作以後使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件後綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最後一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。

為此，需要三個可視化工具：

那麼開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數據：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標籤。相對於相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加探索。輸入它的名字，添加一個點號，然後按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。

兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪製出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：

這裡是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪製這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這裡也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最後，可以使用plt的subplot函數繪製全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結果：

關於作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士後，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。他的工作屬於神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發布。

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如何圖像識別？

1. 簡介。

圖像處理是一門應用非常廣的技術，而擁有非常豐富第三方擴展庫的 Python 當然不會錯過這一門盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的圖像處理庫，目前版本為 1.1.7，我們可以在這裡下載學習和查找資料。

Image 類是 PIL 庫中一個非常重要的類，通過這個類來創建實例可以有直接載入圖像文件，讀取處理過的圖像和通過抓取的方法得到的圖像這三種方法。

2. 使用。

導入 Image 模塊。然後通過 Image 類中的 open 方法即可載入一個圖像文件。如果載入文件失敗，則會引起一個 IOError ；若無返回錯誤，則 open 函數返回一個 Image 對象。現在，我們可以通過一些對象屬性來檢查文件內容，即：

1 import Image

2 im = Image.open(“j.jpg”)

3 print im.format, im.size, im.mode

4 JPEG (440, 330) RGB

這裡有三個屬性，我們逐一了解。

format : 識別圖像的源格式，如果該文件不是從文件中讀取的，則被置為 None 值。

size : 返回的一個元組，有兩個元素，其值為象素意義上的寬和高。

mode : RGB（true color image），此外還有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

現在，我們可以使用一些在 Image 類中定義的方法來操作已讀取的圖像實例。比如，顯示最新載入的圖像：

1 im.show()

輸出原圖：

3. 函數概貌。

3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )

3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :

crop() : 從圖像中提取出某個矩形大小的圖像。它接收一個四元素的元組作為參數，各元素為（left, upper, right, lower），坐標系統的原點（0, 0）是左上角。

paste() :

merge() :

1 box = (100, 100, 200, 200)

2 region = im.crop(box)

3 region.show()

4 region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

5 region.show()

6 im.paste(region, box)

7 im.show()

其效果圖為：

旋轉一幅圖片：

1 def roll(image, delta):

2 “Roll an image sideways”

4 xsize, ysize = image.size

6 delta = delta % xsize

7 if delta == 0: return image

9 part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))

10 part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))

11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))

12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))

14 return image

3.3 幾何變換。

3.3.1 簡單的幾何變換。

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

2 out = im.rotate(45) #逆時針旋轉 45 度角。

3 out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右對換。

4 out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下對換。

5 out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋轉 90 度角。

6 out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋轉 180 度角。

7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋轉 270 度角。

各個調整之後的圖像為：

圖片1：

圖片2：

圖片3：

圖片4：

3.3.2 色彩空間變換。

convert() : 該函數可以用來將圖像轉換為不同色彩模式。

3.3.3 圖像增強。

Filters : 在 ImageFilter 模塊中可以使用 filter 函數來使用模塊中一系列預定義的增強濾鏡。

1 import ImageFilter

2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

3 imfilter.show()

3.4 序列圖像。

即我們常見到的動態圖，最常見的後綴為 .gif ，另外還有 FLI / FLC 。PIL 庫對這種動畫格式圖也提供了一些基本的支持。當我們打開這類圖像文件時，PIL 自動載入圖像的第一幀。我們可以使用 seek 和 tell 方法在各幀之間移動。

1 import Image

2 im.seek(1) # skip to the second frame

4 try:

5 while 1:

6 im.seek( im.tell() + 1)

7 # do something to im

8 except EOFError:

9 pass

3.5 更多關於圖像文件的讀取。

最基本的方式：im = Image.open(“filename”)

類文件讀取：fp = open(“filename”, “rb”); im = Image.open(fp)

字符串數據讀取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從歸檔文件讀取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO(“Image.tar”, “Image/test/lena.ppm”); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就練習到這裡。其他函數的功能可點擊這裡進一步閱讀。

python處理圖片數據？

生成一張純色的圖片

先設置圖片的顏色，接着利用Image模塊的new方法新生成一張圖片，png格式的圖片需要設置成rgba，類似的還有rgb，L(灰度圖等)，尺寸設定為640，480，這個可以根據自己的情況設定，顏色同樣如此。

批量生成圖片

上面生成了一張圖片，那要生成十張圖片呢，這種步驟一樣，只是顏色改變的，利用循環就可以解決。首先創建一個顏色列表，把要生成的圖片顏色放進去。接着循環獲取不同的顏色，保存的時候利用字符串拼接的方法改變圖片的名字。

本地生成的圖片

封裝成函數

前面的方法已經可以批量生成圖片了，為了通用性強一點，我們可以封裝成函數，把哪些可以改變的參數單獨抽離出來。尺寸也同樣，使用的時候，可以根據自己的需要定義顏色列表和尺寸。當然還有加一些提示用語和報錯兼容性，這裡就不講了。