python图像处理库（PIL&OpenCV）快速入门学习
文章目录
- PIL
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- 基本操作
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- 读取和创建
- 基本变换方法
- 图像处理
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- 图像滤波
- 图像增强
- PIL与Numpy
- OpenCV-python库
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- 读取操作
- 基本变换
- 图像处理
-
- 图像滤波
Python下可以进行图像处理的第三方库有很多：
最轻巧：PIL: https://pillow.readthedocs.io/en/latest/index.html
最全面：OpenCV： https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html
其他还有：matplotlib、scipy.misc、scikit-image等。
PIL
PIL库支持图像存储、显示和处理。几乎支持所有的图片格式 可以完成图像的缩放、裁剪、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。
PIL库中包含21个与图片相关的类：
最常用的有： Image，ImageEnhance，ImageFilter
基本操作
读取和创建
from PIL import Image
在PIL中，任何图像都可以用Image对象表示
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Image.open(filename,mode=‘r’) | 根据文件名读取图片 |
| Image.new(mode,size color) | 根据给定参数创建一个新图像 |
| Image.fromarray(obj, mode=None) | 从array数据创建图像 |
| Image.show() | 显示图像 |
| Image.save(fp,format=None) | 图像保存(可以完成格式转换) |
Image的属性
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| Image.format | 图像格式 |
| Image.filename | 图像的文件名或路径 |
| Image.mode | 图像色彩模式，L为灰度，RGB为真彩 |
| Image.size | 图像的宽和高，返回二元元组 |
读取序列图片（gif等）：使用seek()和tell()方法
基本变换方法
| 方法 | 描述 | 参数解释 |
|---|---|---|
| Image.convert(mode) | 图像转换为新的模式 | mode=“L”或“RGB” 或“CMYK.” |
| Image.thumbnail(size) | 创建缩略图 | szie-一个元组（长，宽） |
| Image.rotate(angle) | 图像旋转 | angel-要旋转的角度 |
| Image.resize(size) | 调整图像尺寸 | size-一个元组（长，宽） |
| Image.crop(box) | 图像裁剪(ROI) | (left, upper, right, lower)-tuple |
| Image.split() Image.merge(mode, bands) |
提取RGB每个颜色通道 合并通道 |
mode-图像色彩模式 band-通道(r,g,b) |
图像处理
图像处理（Image Processing）是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。
图像滤波
图像滤波采用的是ImageFilter类，通过Image类的filter方法
def filter(self, filter):
"""
Filters this image using the given filter. For a list of
available filters, see the :py:mod:`~PIL.ImageFilter` module.
:param filter: Filter kernel.
:returns: An :py:class:`~PIL.Image.Image` object."""
imobj.filter(ImageFilter.xxx)
常用滤波函数：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| ImageFilter.BLUR | 模糊效果 |
| ImageFilter.CONTOUR | 轮廓效果 |
| ImageFilter.DETAL | 细节效果 |
| ImageFilter.EDGE_ENHANCE | 边界加强效果 |
| ImageFilter.SMOOTH | 平滑效果 |
| ImageFilter.SHARPEN | 图像锐化 |
from PIL import ImageFilter,Image
imobj = Image.open("D:\image.jpg")
imobj.filter(ImageFilter.xxx)
图像增强
使用 ImageEhance 类，常用的方法有：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| ImageEhance.enhance(factor) | 对选择属性的数值增强factor倍 |
| ImageEhanceColor(im) | 调整颜色平衡 |
| ImageEhance.Contrast(im) | 调整对比度 |
| ImageEhance.Brightness(im) | 调整亮度 |
| ImageEhance.Sharpness(im) | 调整锐度 |
PIL与Numpy
PIL读取的图片是Image对象，不是Numpy矩阵，两者可以进行转化。
im=Image.open("D:\image.jpg") # 读取一张图片
print(im.shape) # 输出图片的尺寸
im_arr = np.array(im) # 将图片转化为numpy矩阵
print(im_arr.shape) # 输出此时的尺寸
(432,640)
(640,432,3)
注意图片转化为矩阵时，w和h通道会发生改变
OpenCV-python库
读取操作
-
读取图片：imread
cv2.imread(filename)，读取的图像直接表示ndarray类型的三维矩阵，彩色图片的维度是(h,w,c) -
显示图片：imshow
cv2.imshow(window_name,img)，需配合cv2.waitKey()才能显示
import cv2
im=cv2.imread("image.jpg")
cv2.imshow("win_image",im)
cv2.waitKey()
- 保存图片：imwriter
cv2.imwrite(filename,image) - 图像通道
用cv2打开的彩色三通道的通道顺序是BGR，而不是RGB。可以使用split()和merge()方法实现通道转换
im=cv2.imread('image.jpg')
b,g,r=cv2.split(im)
im2=cv2.merge((r,g,b))
cv2.imshow('ImWindow',im2)
cv2.waitKey()
基本变换
- 图像缩放：resize()
参数：
src: 输入图像对象
dsize：输出矩阵/图像的大小，为0时计算方式如下：dsize = Size(round(fxsrc.cols),round(fysrc.rows))
fx: 水平轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.width/src.cols
fy: 垂直轴的缩放因子，为0时计算方式： (double)dsize.heigh/src.rows
interpolation：插值算法
cv2.INTER_NEAREST : 最近邻插值法
cv2.INTER_LINEAR 默认值，双线性插值法
cv2.INTER_AREA 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
cv2.INTER_CUBIC 基于4x4像素邻域的3次插值法
cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
cv2.INTER_AREA 适合于图像缩小， cv2.INTER_CUBIC (slow) & cv2.INTER_LINEAR 适合于图像放大 - 颜色空间的转换：cv2.cvtColor()
参数： img: 图像对象
code：
cv2.COLOR_RGB2GRAY: RGB转换到灰度模式
cv2.COLOR_RGB2HSV： RGB转换到HSV模式（hue,saturation,Value）
cv2.COLOR_BGR2RGB：RGB通道转换
im=cv2.imread('image.jpg')
gray=cv2.cvtColor(im,COLOR_RGB2GRAY)
cv2.show('gray',gray)
cv2.waitKey()
- 图像阈值化：cv2.threshold()
有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常用的有：
cv2.THRESH_BINARY（黑白二值）
cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转）
cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值）
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
返回两个值
ret:阈值
img：阈值化处理后的图像 - 旋转：cv2.getRotationMatrix2D()
参数：
center：旋转的中心点坐标
angle：旋转角度，单位为度数，证书表示逆时针旋转
scale：同方向的放大倍数
返回2*3的转变矩阵（浮点型） - 图像的矩阵变换：transpose()
OpenCV读入图片的矩阵格式是：（h, w, c）。 深度学习中，因为要对不同通道应用卷积，所以会采取另一种方式（c, h, w）
print(im.shape) # (326,220,3)
im=im.tanspose(2,0,1)
print(im.shape) # (3,326,222)
在深度学习搭建CNN时，往往要做相应的图像数据处理，比如图像要扩展维度，比如扩展成（batch_size,channels,height,width）
im=np.expand_dims(im,axis=0)
print(im.shape) #(1,3,326,220)
图像处理
图像滤波
参考链接：
http://c.biancheng.net/pillow/picture-format.html
https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/10926248.html
https://blog.csdn.net/qq_36941368/article/details/82998296