Python 图像处理

1.Python图像处理

以前照相从来没有那么容易现在你只需要一部手机拍照是免费的，如果我们不考虑手机的费用的话就在上一代人之前，业余艺术家和真正的艺术家如果拍照非常昂贵，并且每张照片的成本也不是免费的我们拍照是为了及时保存伟大的时刻，被保存的记忆随时准备在未来被”打开”。

2.python图像处理库有哪些

就像腌制东西一样，我们要注意正确的防腐剂当然，手机也为我们提供了一系列的图像处理软件，但是一旦我们需要处理大量的照片，我们就需要其他的工具这时，编程和Python就派上用场了Python及其模块如Numpy、Scipy、Matplotlib和其他特殊模块提供了各种各样的函数，能够处理大量图片。

3.python图像处理库pil

为了向你提供必要的知识，本章的Python教程将处理基本的图像处理和操作为此，我们使用模块NumPy、Matplotlib和SciPy我们从scipy包misc开始# 以下行仅在Python notebook中需要:。

4.Python图像处理库

%matplotlib inline from scipy import misc ascent = misc.ascent() import matplotlib.pyplot as plt plt.gray() plt.imshow(ascent) plt.show()

5.python 图像处理 pdf脚本之家

除了图像之外，我们还可以看到带有刻度的轴这可能是非常有趣的，如果你需要一些关于大小和像素位置的方向，但在大多数情况下，你想看到没有这些信息的图像我们可以通过添加命令plt.axis(“off”)来去掉刻度和轴:。

6.python 图像处理 gpu

from scipy import misc ascent = misc.ascent() import matplotlib.pyplot as plt plt.axis(“off”) # 删除轴和刻度

7.python 图像处理 林格曼黑度

plt.gray() plt.imshow(ascent) plt.show() 我们可以看到这个图像的类型是一个整数数组:ascent.dtype输出:dtype(int64)我们也可以检查图像的大小:

8.python 图像处理 设计一个滤波器

ascent.shape输出:(512,512)misc包里还有一张浣熊的图片:import scipy.misc face = scipy.misc.face() print(face.shape)

9.python 图像处理 斜切

print(face.max) print(face.dtype) plt.axis(“off”) plt.gray() plt.imshow(face) plt.show() (768, 1024,

10.python 图像处理 直方图均衡化

3) uint8 import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib只支持png图像img=plt.imread(frankfurt.png)print(img[:3])[[[0.411764710.568627480.80000001][0.40392157

0.560784340.79215688][0.403921570.568627480.79607844]…,[0.482352940.623529430.81960785][0.478431370.627451

0.81960785][0.478431370.623529430.82745099]][[0.407843140.564705910.79607844][0.403921570.560784340.79215688

][0.403921570.568627480.79607844]…,[0.482352940.623529430.81960785][0.478431370.6274510.81960785][0.48235294

0.6274510.83137256]][[0.403921570.568627480.79607844][0.403921570.568627480.79607844][0.403921570.56862748

0.79607844]…,[0.482352940.623529430.81960785][0.482352940.623529430.81960785][0.486274510.6274510.83137256

]]]plt.axis(“off”)imgplot=plt.imshow(img)lum_img=img[:,:,1]print(lum_img)[[0.568627480.560784340.56862748

…,0.623529430.6274510.62352943][0.564705910.560784340.56862748…,0.623529430.6274510.627451][0.56862748

0.568627480.56862748…,0.623529430.623529430.627451]…,[0.317647070.329411770.32941177…,0.30588236

0.31372550.31764707][0.317647070.31372550.32941177…,0.30196080.321568640.33725491][0.317647070.3019608

0.33333334…,0.305882360.321568640.33333334]]plt.axis(“off”)imgplot=plt.imshow(lum_img)色彩、色度和色调现在，我们将展示如何给图像着色。

色彩是色彩理论的一种表达，是画家常用的一种技法想到画家而不想到荷兰是很难想象的所以在下一个例子中，我们使用荷兰风车的图片windmills = plt.imread(windmills.png) plt.axis(

“off”) plt.imshow(windmills) 输出:我们现在想给图像着色我们用白色，这将增加图像的亮度。

为此，我们编写了一个Python函数，它接受一个图像和一个百分比值作为参数设置”百分比”为0不会改变图像，设置为1表示图像将完全变白:import numpy as np import matplotlib.pyplot

as plt deftint(imag, percent):””” imag: 图像 percent: 0，图像将保持不变，1，图像将完全变白色，值应该在0~1 “”” tinted_imag = imag + (np.ones(imag.shape) – imag) * percent

return tinted_imag windmills = plt.imread(windmills.png) tinted_windmills = tint(windmills, 0.8) plt.axis(

“off”) plt.imshow(tinted_windmills) 输出:阴影是一种颜色与黑色的混合，它减少了亮度。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt defshade(imag, percent):””” imag: 图像 percent: 0，图像将保持不变，1，图像将完全变黑，值应该在0~1 “””

tinted_imag = imag * (1 – percent) return tinted_imag windmills = plt.imread(windmills.png) tinted_windmills = shade(windmills,

0.7) plt.imshow(tinted_windmills) 输出: defvertical_gradient_line

(image, reverse=False):””” 我们创建一个垂直梯度线形状 (1, image.shape[1], 3)) 如果reverse为False，则值从0增加到1， 否则，值将从1递减到0。

“”” number_of_columns = image.shape[1] if reverse: C = np.linspace(1, 0, number_of_columns)

else: C = np.linspace(0, 1, number_of_columns) C = np.dstack((C, C, C)) return C horizontal_brush = vertical_gradient_line(windmills) tinted_windmills = windmills * horizontal_brush plt.axis(

“off”) plt.imshow(tinted_windmills) 输出:现在，我们将通过将Python函数的reverse参数设置为“True”来从右向左着色图像：

defvertical_gradient_line(image, reverse=False):””” 我们创建一个水平梯度线形状 (1, image.shape[1], 3)) 如果reverse为False，则值从0增加到1， 否则，值将从1递减到0。

“”” number_of_columns = image.shape[1] if reverse: C = np.linspace(1, 0, number_of_columns)

else: C = np.linspace(0, 1, number_of_columns) C = np.dstack((C, C, C)) return C horizontal_brush = vertical_gradient_line(windmills, reverse=

True) tinted_windmills = windmills * horizontal_brush plt.axis(“off”) plt.imshow(tinted_windmills) 输出:

defhorizontal_gradient_line(image, reverse=False):””” 我们创建一个垂直梯度线。

形状(image.shape[0], 1, 3)) 如果reverse为False，则值从0增加到1， 否则，值将从1递减到0 “”” number_of_rows, number_of_columns = image.shape[:

2] C = np.linspace(1, 0, number_of_rows) C = C[np.newaxis,:] C = np.concatenate((C, C, C)).transpose() C = C[:, np.newaxis]

return C vertical_brush = horizontal_gradient_line(windmills) tinted_windmills = windmills plt.imshow(tinted_windmills)

输出:色调是由一种颜色与灰色的混合产生的，或由着色和阴影产生的charlie=plt.imread(Chaplin.png)。

plt.gray()print(charlie)plt.imshow(charlie)[[0.164705890.168627460.17647059…,0.0.0.][0.160784320.16078432

0.16470589…,0.0.0.][0.156862750.156862750.16078432…,0.0.0.]…,[0.0.0….,0.0.0.][0.0.0….,0.0.0

.][0.0.0….,0.0.0.]]输出：给灰度图像着色:http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_tinting_grayscale_images.html

在下面的示例中，我们将使用不同的颜色映射颜色映射可以在matplotlib.pyplot.cm.datad中找到:plt.cm.datad.keys() 输出：dict_keys([afmhot, autumn

, bone, binary, bwr, brg, CMRmap, cool, copper, cubehelix, flag, gnuplot, gnuplot2, gray, hot, hsv, jet

, ocean, pink, prism, rainbow, seismic, spring, summer, terrain, winter, nipy_spectral, spectral, Blues

, BrBG, BuGn, BuPu, GnBu, Greens, Greys, Oranges, OrRd, PiYG, PRGn, PuBu, PuBuGn, PuOr, PuRd, Purples

, RdBu, RdGy, RdPu, RdYlBu, RdYlGn, Reds, Spectral, YlGn, YlGnBu, YlOrBr, YlOrRd, gist_earth, gist_gray

, gist_heat, gist_ncar, gist_rainbow, gist_stern, gist_yarg, coolwarm, Wistia, Accent, Dark2, Paired,

Pastel1, Pastel2, Set1, Set2, Set3, tab10, tab20, tab20b, tab20c, Vega10, Vega20, Vega20b, Vega20c, afmhot_r

, autumn_r, bone_r, binary_r, bwr_r, brg_r, CMRmap_r, cool_r, copper_r, cubehelix_r, flag_r, gnuplot_r

, gnuplot2_r, gray_r, hot_r, hsv_r, jet_r, ocean_r, pink_r, prism_r, rainbow_r, seismic_r, spring_r,

summer_r, terrain_r, winter_r, nipy_spectral_r, spectral_r, Blues_r, BrBG_r, BuGn_r, BuPu_r, GnBu_r,

Greens_r, Greys_r, Oranges_r, OrRd_r, PiYG_r, PRGn_r, PuBu_r, PuBuGn_r, PuOr_r, PuRd_r, Purples_r, RdBu_r

, RdGy_r, RdPu_r, RdYlBu_r, RdYlGn_r, Reds_r, Spectral_r, YlGn_r, YlGnBu_r, YlOrBr_r, YlOrRd_r, gist_earth_r

, gist_gray_r, gist_heat_r, gist_ncar_r, gist_rainbow_r, gist_stern_r, gist_yarg_r, coolwarm_r, Wistia_r

, Accent_r, Dark2_r, Paired_r, Pastel1_r, Pastel2_r, Set1_r, Set2_r, Set3_r, tab10_r, tab20_r, tab20b_r

, tab20c_r, Vega10_r, Vega20_r, Vega20b_r, Vega20c_r]) import numpy as np import matplotlib.pyplot as

plt charlie = plt.imread(Chaplin.png) # colormaps plt.cm.datad# cmaps = set(plt.cm.datad.keys()) cmaps = {

afmhot, autumn, bone, binary, bwr, brg, CMRmap, cool, copper, cubehelix, Greens} X = [ (4,

3,1, (1, 0, 0)), (4,3,2, (0.5, 0.5, 0)), (4,3,3, (0, 1, 0)), (4,3,4, (0, 0.5, 0.5)), (4,3,(5

,8), (0, 0, 1)), (4,3,6, (1, 1, 0)), (4,3,7, (0.5, 1, 0) ), (4,3,9, (0, 0.5, 0.5

)), (4,3,10, (0, 0.5, 1)), (4,3,11, (0, 1, 1)), (4,3,12, (0.5, 1, 1))] fig = plt.figure(figsize=(

6, 5)) #fig.subplots_adjust(bottom=0, left=0, top = 0.975, right=1)for nrows, ncols, plot_number, factor

in X: sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number) sub.set_xticks([]) plt.colors() sub.imshow(charlie*

0.0002, cmap=cmaps.pop()) sub.set_yticks([]) #fig.show()