Python中的图像处理（第七章）Python图像的点运算处理（3）

前言

随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性：丰富的库等等，自己在学习与工作中也时常接触到Python，这个系列文章的话主要就是介绍一些在Python中常用一些例程进行仿真演示！

本系列文章主要参考杨秀章老师分享的代码资源，杨老师博客主页是Eastmount，杨老师兴趣广泛，不愧是令人膜拜的大佬，他过成了我理想中的样子，希望以后有机会可以向他请教学习交流。

因为自己是做图像语音出身的，所以结合《Python中的图像处理》，学习一下Python，OpenCV已经在Python上进行了多个版本的维护，所以相比VS，Python的环境配置相对简单，缺什么库直接安装即可。本系列文章例程都是基于Python3.8的环境下进行，所以大家在进行借鉴的时候建议最好在3.8.0版本以上进行仿真。本文继续来对本书第七章的5个例程进行介绍。

一. Python准备

如何确定自己安装好了python

win+R输入cmd进入命令行程序

点击“确定”

输入：python，回车

看到Python相关的版本信息，说明Python安装成功。

二. Python仿真

（1）新建一个chapter07_11.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

#绘制曲线
def log_plot(c):
    x = np.arange(0, 256, 0.01)
    y = c * np.log(1 + x)
    plt.plot(x, y, 'r', linewidth=1)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文标签
    plt.title(u'对数变换函数')
    plt.xlim(0, 255), plt.ylim(0, 255)
    plt.show()

#对数变换
def log(c, img):
    output = c * np.log(1.0 + img)
    output = np.uint8(output + 0.5)
    return output

#读取原始图像
img = cv2.imread('2016-.png')

#绘制对数变换曲线
log_plot(42)

#图像灰度对数变换
output = log(42, img)

#显示图像
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件
输入eixt()退出python，输入命令行进入工程文件目录

输入以下命令，跑起工程

python chapter07_11.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（2）新建一个chapter07_12.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

#encoding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

#绘制曲线
def gamma_plot(c, v):
    x = np.arange(0, 256, 0.01)
    y = c*x**v
    plt.plot(x, y, 'r', linewidth=1)
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #正常显示中文标签
    plt.title('伽马变换函数')
    plt.xlim([0, 255]), plt.ylim([0, 255])
    plt.show()

#伽玛变换
def gamma(img, c, v):
    lut = np.zeros(256, dtype=np.float32)
    for i in range(256):
        lut[i] = c * i ** v
    output_img = cv2.LUT(img, lut) #像素灰度值的映射
    output_img = np.uint8(output_img+0.5)  
    return output_img

#读取原始图像
img = cv2.imread('2019.png')

#绘制伽玛变换曲线
gamma_plot(0.00000005, 4.0)

#图像灰度伽玛变换
output = gamma(img, 0.00000005, 4.0)

#显示图像
cv2.imshow('Imput', img)
cv2.imshow('Output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter07_12.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！



（3）新建一个chapter07_13.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN 2020-11-12
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('miao.png')

#灰度图像处理
GrayImage = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二进制阈值化处理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter07_13.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（4）新建一个chapter07_14.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

#encoding:utf-8
#By:Eastmount CSDN 2020-11-12
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('miao.png')

#灰度图像处理
grayImage = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#反二进制阈值化处理
r, b = cv2.threshold(grayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter07_14.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（5）新建一个chapter07_15.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter07_15.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

三. 小结

本文主要介绍在Python中调用OpenCV库对图像进行像素点的处理，比如对数变换，伽玛变换，彩色图像二值化，彩色图像反二值化，彩色图像截断阈值化等等操作。由于本书的介绍比较系统全面，所以会出一个系列文章进行全系列仿真实现，下一篇文章将继续介绍第七章节的最后4例仿真实例，感兴趣的还是建议去原书第七章深入学习理解。每天学一个Python小知识，大家一起来学习进步阿！

本系列示例主要参考杨老师GitHub源码，安利一下地址：ImageProcessing-Python（喜欢记得给个star哈！）