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Python图像处理基础

对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab，集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性，虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂（应该只是代码量的问题），但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。在进行Python图像处理之前，Pillow是不可或缺的实用性工具，pillow是Python Imaging Library的缩写，Pillow由PIL而来，导入该库使用import PIL。同时感谢Python社区内的翻译工作者，将pillow的英文稳当翻译为汉语文档。传统的PIL库不支持python3，所以使用从PIL派生出来的Pillow库。

从学习PIL开始

Python Imaging Library ( PIL ) 给 Python 增加了图像处理能力。这个库提供了广泛的文件格式支持，高效的内部展现，以及十分强大的图像处理能力。以下为我们常用的图像处理功能：

• 图像存储
  PIL 设计用于图像归档和图像批量处理，可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等。现在的版本可以验证和读取大量的图片格式。写入有意设计为只能写入常用的文件格式。
• 图像显示
  现在的版本包含了 Tk PhotoImage 和 BitmapImage 接口, 以及 Windows DIB interface ，这有助于在 Windows 下使用。
  为了方便测试，还提供了 show() 方法，可以保存图像到磁盘并显示。
• 图像处理
  这个库包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。支持更改图像大小、旋转、自由变换。有一个直方图方法允许你统计图像，这可以用于对比度增强和全局统计分析。

使用 Image 类

要从文件加载图像，使用 open() 函数， 在 Image 模块：

    @zhangziju
    from PIL import Image             ##调用库
    im = Image.open("E:\mywife.jpg")  ##文件存在的路径
    im.show()                         

需要知道的是在win的环境下im.show的方式为win自带的图像显示应用。

@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
print(im.format, im.size, im.mode) ## 打印出关键信息
im.show()

JPEG (750, 560) RGB ## 输出关键信息 同时再次看到我老婆

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。
size属性是一个二元元组，包含width、height（宽度和高度，单位都是px）。mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。
常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像，“RGB”表示真彩色图像，和 “CMYK” 表示出版图像。如下表为常见的nodes描述。

读写图像

PIL 模块对目前存在的大多数图片格式都支持，一般使用 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件，并不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。若要保存文件，则使用 Image 类的 save() 方法，此时保存文件的文件名就变得十分重要了，除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") print(im) im.save("E:\mywife.png") ## 将"E:\mywife.jpg"保存为"E:\mywife.png" im = Image.open("E:\mywife.png") ##打开新的png图片 print(im.format, im.size, im.mode)

如下图，在指定路径下可看到新保存的png格式的图片。

此时在查看Python的输出信息

PNG (750, 560) RGB

通常而言，save用以保存一个临时的image对象到硬盘。而转换工作由一个功能更为强大的convert()方法来完成。convert()是将图像转换格式的类。

@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
new_im = im.convert('L')               ##可以看到“L”模式的我老婆，即黑白模式
new_im.show()                          ##用以显示

“L”模式的gakki，同理，可转换其余几种格式，此处略去。

裁剪、复制、合并等操作

首先引入box的概念，box变量是一个四元组(左，上，右，下)。用来表示在原始图像中截取的位置坐标，如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点，截取一个100*100（像素为单位）的图像，为方便理解，如下为示意图box（b1,a1,b2,a2）。作图软件为Visio2016。

@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
box = (300, 100, 700, 700)              ##确定拷贝区域大小
region = im.crop(box)                   ##将im表示的图片对象拷贝到region中，大小为box
region.show()

如下图为box截取的图像区域显示。

crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）。paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）。（待补充）

@zhangziju
from PIL import Image
im = Image.open("E:\mywife.jpg")
box = (300, 100, 700, 700)
region = im.crop(box)
region = region.transpose(Image.ROTATE_180) ##将拷贝的小图旋转180度再放入region中
im.paste(region, box)                       ##粘贴box大小的region到原先的图片对象中。
im.show()

box = im.copy( ) #直接复制图像

如下图所示为旋转和粘贴操作。

几何变换

Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换，用以重定义图片大小，对图片进行旋转等操作。

@zhangziju from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") region = im.resize((400, 400)) ##重新设定大小 region.show()

很明显由于大小的重新设定，图片的显示效果有所转变，gakki依然美腻~

还可以做以下操作：

@zhangziju
im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。
im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。
im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。
im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。
im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。
im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入。还有其他功能强大的滤波效果，此处略。

@zhangziju
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter                         ## 调取ImageFilter
imgF = Image.open("E:\mywife.jpg")
bluF = imgF.filter(ImageFilter.BLUR)                ##均值滤波
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)             ##找轮廓
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)         ##边缘检测
imgF.show()
bluF.show()
conF.show()
edgeF.show()

滤波处理下的gakki~

图像增强

Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等。ImageEnhance模块的接口所有的增强类都实现了一个通用的接口，包括一个方法：

enhancer.enhance(factor) ⇒ image

该方法返回一个增强过的图像。变量factor是一个浮点数，控制图像的增强程度。变量factor为1将返回原始图像的拷贝；factor值越小，颜色越少（亮度，对比度等），同时对变量facotr并没有限制。

Color类

颜色增强类用于调整图像的颜色均衡，该类实现的增强接口如下：

ImageEnhance.Color(image) ⇒ Color enhancer instance

创建一个增强对象，以调整图像的颜色。增强因子为0.0将产生黑白图像；为1.0将给出原始图像。

@zhangziju from PIL import Image from PIL import ImageEnhance imcor=Image.open("E:\mywife.jpg") im_01 = ImageEnhance.Color(imcor).enhance(0.1) im_10 = ImageEnhance.Color(imcor).enhance(1.0) im_30 =ImageEnhance.Color(imcor).enhance(3.0) im_01.show() im_10.show() im_30.show()

如下图为ImageEnhance.Color(image)在取值0.1、1.0和3.0时的效果图。

Brightness类

亮度增强类用于调整图像的亮度，该类实现的增强接口如下：

ImageEnhance.Brightness(image)⇒ Brightnessenhancer instance

创建一个调整图像亮度的增强对象。增强因子为0.0将产生黑色图像；为1.0将保持原始图像。

@zhangziju from PIL import Image from PIL import ImageEnhance imbri =Image.open("E:\mywife.jpg") im_02 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(0.2) im_08 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(0.8) im_20 = ImageEnhance.Brightness(imbri).enhance(2.0) im_02.show() im_08.show() im_20.show()

如下图为ImageEnhance.Brightness(image)在取值0.2、0.8和2.0时的效果图。

Contrast类

对比度增强类用于调整图像的对比度。该类实现的增强接口如下：

ImageEnhance.Contrast(image) ⇒ Contrast enhancer instance

创建一个调整图像对比度的增强对象。增强因子为0.0将产生纯灰色图像；为1.0将保持原始图像。

@zhangziju
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
imcon =Image.open("E:\mywife.jpg")
im_02 = ImageEnhance.Contrast(imcon).enhance(0.2)
im_08 =ImageEnhance.Contrast (imcon).enhance(0.8)
im_20 =ImageEnhance.Contrast (imcon).enhance(2.0)
im_02.show()
im_08.show()
im_20.show()

如下图为ImageEnhance.Contrast(image)在取值0.2、0.8和2.0时的效果图。

同样的还有Sharpness锐度增强类用于调整图像的锐度。此处略。