计算机视觉学习（一）：图像处理基础

                                （一）对图像进行一些基本处理

 

1、对图像进行灰度处理，以下是运行的代码：

from PIL import Image
from pylab import *

from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
figure()

pil_im = Image.open('D:\python\images\wenwen.png')
gray()
subplot(121)
title(u'原图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

pil_im = Image.open('D:\python\images\wenwen.png').convert('L')
subplot(122)
title(u'灰度图',fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

show()

以下是运行的结果图：

 

2、对图像进行原图显示、RGB图像转为灰度图像、拷贝粘贴区域、生成缩略图、调整图像尺寸、图像旋转变换。以下是运行的代码代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
figure()

# 显示原图
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg')
print (pil_im.mode, pil_im.size, pil_im.format)
subplot(231)
title(u'原图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 显示灰度图
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg').convert('L')
gray()
subplot(232)
title(u'灰度图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

#拷贝粘贴区域
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg')
box = (100,100,400,400)
region = pil_im.crop(box)
region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
pil_im.paste(region,box)
subplot(233)
title(u'拷贝粘贴区域', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 缩略图
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg')
size = 128, 128
pil_im.thumbnail(size)
print (pil_im.size)
subplot(234)
title(u'缩略图', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)
pil_im.save('D:\python\images\wenwen1.jpg') #保存缩略图

# 调整图像尺寸
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg')
pil_im = pil_im.resize(size)
print (pil_im.size)
subplot(235)
title(u'调整尺寸后的图像', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

# 旋转图像45°
pil_im = Image.open('D:\python\images\wen.jpg')
pil_im = pil_im.rotate(45)
subplot(236)
title(u'旋转45°后的图像', fontproperties=font)
axis('off')
imshow(pil_im)

show()

以下是运行的结果图：

 

3、在图像上描一些点和画一条直线，对线的点的位置和书上的例子做了一些改变，更加适应我自己的图片。以下是运行的代码：

from PIL import Image
from pylab import *

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

im = array(Image.open('D:\python\images\wen.jpg'))
figure()

# 画有坐标轴的
subplot(121)
imshow(im)
x = [50, 100, 400, 400]
y = [200, 450, 200, 500]
plot(x, y, 'r*')
plot(x[:2], y[:2])
title(u'绘图: "wen.jpg"', fontproperties=font)

# 不显示坐标轴
subplot(122)
imshow(im)
x = [50, 100, 400, 400]
y = [200, 450, 200, 500]
plot(x, y, 'r*')
plot(x[:2], y[:2])
axis('off')  #显示坐标轴
title(u'绘图: "wen.jpg"', fontproperties=font)

show()

以下是运行的结果图，左边有坐标轴和线和点，去掉坐标轴的注释，即可得 右边的结果：

 

4、对图像进行画图像轮廓线和图线等高线。在画图像轮廓前需要转换为灰度图像，因为轮廓需要获取每个坐标[x,y]位置的像素值。下面是画图像轮廓和直方图的代码：

from PIL import Image
from pylab import *

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open('D:\python\images\wen.jpg').convert('L'))  # 打开图像，并转成灰度图像

figure()
subplot(121)
gray()
contour(im, origin='image')
axis('equal')
axis('off')
title(u'图像轮廓', fontproperties=font)

subplot(122)
hist(im.flatten(), 128)
title(u'图像直方图', fontproperties=font)
plt.xlim([0,260])
plt.ylim([0,11000])

show()

下面是运行的结果图：

 

5、对图像进行直方图均衡化，把图像进行灰度变化后进行直方图均衡化，其中要下载一个PCV.tool，以下是运行的代码：

from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.tools import imtools

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

im = array(Image.open('D:\python\images\wenwen.png').convert('L'))  # 打开图像，并转成灰度图像
im2, cdf = imtools.histeq(im)

figure()
subplot(2, 2, 1)
axis('off')
gray()
title(u'原始图像', fontproperties=font)
imshow(im)

subplot(2, 2, 2)
axis('off')
title(u'直方图均衡化后的图像', fontproperties=font)
imshow(im2)

subplot(2, 2, 3)
axis('off')
title(u'原始直方图', fontproperties=font)
#hist(im.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im.flatten(), 128, normed=True)

subplot(2, 2, 4)
axis('off')
title(u'均衡化后的直方图', fontproperties=font)
#hist(im2.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im2.flatten(), 128, normed=True)

show()
 

以下是运行的结果图：

 

 

6、对图像进行高斯模糊，以下是运行的代码：

from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

#im = array(Image.open('board.jpeg'))
im = array(Image.open('D:\python\images\wenwen.png').convert('L'))

figure()
gray()
axis('off')
subplot(1, 4, 1)
axis('off')
title(u'原图', fontproperties=font)
imshow(im)

for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
  im2 = zeros(im.shape)
  im2 = filters.gaussian_filter(im, blur)
  im2 = np.uint8(im2)
  imNum=str(blur)
  subplot(1, 4, 2 + bi)
  axis('off')
  title(u'标准差为'+imNum, fontproperties=font)
  imshow(im2)

#如果是彩色图像，则分别对三个通道进行模糊
#for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
#  im2 = zeros(im.shape)
#  for i in range(3):
#    im2[:, :, i] = filters.gaussian_filter(im[:, :, i], blur)
#  im2 = np.uint8(im2)
#  subplot(1, 4,  2 + bi)
#  axis('off')
#  imshow(im2)

show()
 

以下是运行的结果图：

第一幅图为待模糊图像，第二幅用高斯标准差为2进行模糊，第三幅用高斯标准差为5进行模糊，最后一幅用高斯标准差为10进行模糊。

 

7、对图像进行高斯差分。以下是运行的代码：

from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters
import numpy

# 添加中文字体支持
#from matplotlib.font_manager import FontProperties
#font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

def imx(im, sigma):
    imgx = zeros(im.shape)
    filters.gaussian_filter(im, sigma, (0, 1), imgx)
    return imgx

def imy(im, sigma):
    imgy = zeros(im.shape)
    filters.gaussian_filter(im, sigma, (1, 0), imgy)
    return imgy

def mag(im, sigma):
    # there's also gaussian_gradient_magnitude()
    #mag = numpy.sqrt(imgx**2 + imgy**2)
    imgmag = 255 - numpy.sqrt(imgx ** 2 + imgy ** 2)
    return imgmag

im = array(Image.open('D:\python\images\wenwen.png').convert('L'))
figure()
gray()

sigma = [2, 5, 10]

for i in  sigma:
    subplot(3, 4, 4*(sigma.index(i))+1)
    axis('off')
    imshow(im)
    imgx=imx(im, i)
    subplot(3, 4, 4*(sigma.index(i))+2)
    axis('off')
    imshow(imgx)
    imgy=imy(im, i)
    subplot(3, 4, 4*(sigma.index(i))+3)
    axis('off')
    imshow(imgy)
    imgmag=mag(im, i)
    subplot(3, 4, 4*(sigma.index(i))+4)
    axis('off')
    imshow(imgmag)

show()

以下是运行的结果图：

 

8、对图像进行图像降噪，图像降噪是一个在尽可能保持图像细节和结构信息时去除噪声的过程。我们采用Rudin-Osher-Fatemi de-noising(ROF)模型。图像去噪可以应用于很多场合，它涵盖了从你的度假照片使之更好看到卫星照片质量提高。以下是运行的代码：

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

im = array(Image.open('D:\python\images\wenwen.png').convert('L'))

U,T = rof.denoise(im,im)
G = filters.gaussian_filter(im,10)

# save the result
#imsave('synth_original.pdf',im)
#imsave('synth_rof.pdf',U)
#imsave('synth_gaussian.pdf',G)

# plot
figure()
gray()

subplot(1,3,1)
imshow(im)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'原噪声图像', fontproperties=font)

subplot(1,3,2)
imshow(G)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'高斯模糊后的图像', fontproperties=font)

subplot(1,3,3)
imshow(U)
#axis('equal')
axis('off')
title(u'ROF降噪后的图像', fontproperties=font)

show()

以下是运行的结果图：

在去除噪声的同时，ROF降噪能够保持边缘和图像结构。