Python图像映射函数 python中的映射

python处理图片数据?

生成一张纯色的图片

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先设置图片的颜色,接着利用Image模块的new方法新生成一张图片,png格式的图片需要设置成rgba,类似的还有rgb,L(灰度图等),尺寸设定为640,480,这个可以根据自己的情况设定,颜色同样如此。

批量生成图片

上面生成了一张图片,那要生成十张图片呢,这种步骤一样,只是颜色改变的,利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表,把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色,保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。

本地生成的图片

封装成函数

前面的方法已经可以批量生成图片了,为了通用性强一点,我们可以封装成函数,把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样,使用的时候,可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性,这里就不讲了。

本地生成的图片

数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波

import CV2

import copy

import numpy as np

import random

使用的是pycharm

因为最近看了《银翼杀手2049》,里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了

要求是灰度图像,所以第一步先把图像转化成灰度图像

# 读入原始图像

img = CV2.imread('joi.jpg')

# 灰度化处理

gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)

CV2.imwrite('img.png', gray)

第一个任务是利用分段函数增强灰度对比,我自己随便写了个函数大致是这样的

def chng(a):

if a 255/3:

b = a/2

elif a 255/3*2:

b = (a-255/3)*2 + 255/6

else:

b = (a-255/3*2)/2 + 255/6 +255/3*2

return b

rows = img.shape[0]

cols = img.shape[1]

cover = copy.deepcopy(gray)

for i in range(rows):

for j in range(cols):

cover[i][j] = chng(cover[i][j])

CV2.imwrite('cover.png', cover)

下一步是直方图均衡化

# histogram equalization

def hist_equal(img, z_max=255):

H, W = img.shape

# S is the total of pixels

S = H * W * 1.

out = img.copy()

sum_h = 0.

for i in range(1, 255):

ind = np.where(img == i)

sum_h += len(img[ind])

z_prime = z_max / S * sum_h

out[ind] = z_prime

out = out.astype(np.uint8)

return out

covereq = hist_equal(cover)

CV2.imwrite('covereq.png', covereq)

在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声(代码来源于网络)

不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了

用到了random.gauss()

percentage是噪声占比

def GaussianNoise(src,means,sigma,percetage):

NoiseImg=src

NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])

for i in range(NoiseNum):

randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)

randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)

NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)

if NoiseImg[randX, randY] 0:

NoiseImg[randX, randY]=0

elif NoiseImg[randX, randY]255:

NoiseImg[randX, randY]=255

return NoiseImg

def PepperandSalt(src,percetage):

NoiseImg=src

NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])

for i in range(NoiseNum):

randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)

randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)

if random.randint(0,1)=0.5:

NoiseImg[randX,randY]=0

else:

NoiseImg[randX,randY]=255

return NoiseImg

covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)

CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)

covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)

CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)

下面开始均值滤波和中值滤波了

就以n x n为例,均值滤波就是用这n x n个像素点灰度值的平均值代替中心点,而中值就是中位数代替中心点,边界点周围补0;前两个函数的作用是算出这个点的灰度值,后两个是对整张图片进行

#均值滤波模板

def mean_filter(x, y, step, img):

sum_s = 0

for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):

for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):

if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]

or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:

sum_s += 0

else:

sum_s += img[k][m] / (step*step)

return sum_s

#中值滤波模板

def median_filter(x, y, step, img):

sum_s=[]

for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):

for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):

if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]

or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:

sum_s.append(0)

else:

sum_s.append(img[k][m])

sum_s.sort()

return sum_s[(int(step*step/2)+1)]

def median_filter_go(img, n):

img1 = copy.deepcopy(img)

for i in range(img.shape[0]):

for j in range(img.shape[1]):

img1[i][j] = median_filter(i, j, n, img)

return img1

def mean_filter_go(img, n):

img1 = copy.deepcopy(img)

for i in range(img.shape[0]):

for j in range(img.shape[1]):

img1[i][j] = mean_filter(i, j, n, img)

return img1

完整main代码如下:

if __name__ == "__main__":

# 读入原始图像

img = CV2.imread('joi.jpg')

# 灰度化处理

gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)

CV2.imwrite('img.png', gray)

rows = img.shape[0]

cols = img.shape[1]

cover = copy.deepcopy(gray)

for i in range(rows):

for j in range(cols):

cover[i][j] = chng(cover[i][j])

CV2.imwrite('cover.png', cover)

covereq = hist_equal(cover)

CV2.imwrite('covereq.png', covereq)

covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)

CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)

covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)

CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)

meanimg3 = mean_filter_go(covereqps, 3)

CV2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)

meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)

CV2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)

meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)

CV2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)

medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)

CV2.imwrite('medimg3.png', medimg3)

medimg5 = median_filter_go(covereqg, 5)

CV2.imwrite('medimg5.png', medimg5)

medimg7 = median_filter_go(covereqg, 7)

CV2.imwrite('medimg7.png', medimg7)

medimg4 = median_filter_go(covereqps, 7)

CV2.imwrite('medimg4.png', medimg4)

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x,y轴名称

1.2.5 添加x,y轴范围

1.2.6 添加x,y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。

合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1:使用rcParams设置

2.2.3 方法2:plot内设置

2.2.4 方法3:plot内简化设置

方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。

Python如何图像识别?

1. 简介。

图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

2. 使用。

导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败,则会引起一个 IOError ;若无返回错误,则 open 函数返回一个 Image 对象。现在,我们可以通过一些对象属性来检查文件内容,即:

1 import Image

2   im = Image.open("j.jpg")

3   print im.format, im.size, im.mode

4 JPEG (440, 330) RGB

这里有三个属性,我们逐一了解。

format : 识别图像的源格式,如果该文件不是从文件中读取的,则被置为 None 值。

size : 返回的一个元组,有两个元素,其值为象素意义上的宽和高。

mode : RGB(true color image),此外还有,L(luminance),CMTK(pre-press image)。

现在,我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如,显示最新载入的图像:

1 im.show()

2  

输出原图:

3. 函数概貌。

3.1    Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )

3.2    Cutting and Pasting and Merging Images :

crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数,各元素为(left, upper, right, lower),坐标系统的原点(0, 0)是左上角。

paste() :

merge() :

1 box = (100, 100, 200, 200)

2   region = im.crop(box)

3   region.show()

4   region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

5   region.show()

6   im.paste(region, box)

7   im.show()

其效果图为:

旋转一幅图片:

1 def roll(image, delta):

2     "Roll an image sideways"

3

4     xsize, ysize = image.size

5

6     delta = delta % xsize

7     if delta == 0: return image

8

9     part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))

10     part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))

11     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))

12     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))

13

14     return image

3.3    几何变换。

3.3.1    简单的几何变换。

1 out = im.resize((128, 128))                     #

2  out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。

3  out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。

4  out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。

5  out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。

6  out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。

7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

各个调整之后的图像为:

图片1:

图片2:

图片3:

图片4:

3.3.2    色彩空间变换。

convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。

3.3.3    图像增强。

Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。

1 import ImageFilter

2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

3 imfilter.show()

3.4    序列图像。

即我们常见到的动态图,最常见的后缀为 .gif ,另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时,PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。

1 import Image

2 im.seek(1)        # skip to the second frame

3

4 try:

5     while 1:

6         im.seek( im.tell() + 1)

7         # do something to im

8 except EOFError:

9     pass

3.5    更多关于图像文件的读取。

最基本的方式:im = Image.open("filename")

类文件读取:fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

字符串数据读取:import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从归档文件读取:import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。

python有多少内置函数

Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。

它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。

python高阶函数有哪些

1、map

map()函数接受两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上,并把结果作为新的Iterator返回。

举例,比如我们有一个函数f(x)=x*2,要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上,就可以用map()实现。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x*2,还可以计算任意复杂的函数,比如把这个list所有的数字转为字符串:

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,

x3……]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说,就是先计算x1和x2的结果,再拿结果与x3计算,依次类推。比如说一个序列求和,就可以用reduce实现。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

也就是说,假设python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码。

3、filter

用于过滤序列,和map函数类似,filter也接收一个函数和一个序列,不同于map的是,filter把传入的函数依次作用于每一个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 结果: ["A", "B", "C"]

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个筛选函数。

4、sorted

无论冒泡排序还是快速排序,排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字,我们可以直接比较,但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的,因此,比较的过程必须通过函数抽象出来,Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外,sorted()函数也是一个高阶函数,它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序,例如按绝对值大小排序:

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]


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