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本文来自于jianshu，文章介绍了pil能处理的图片类型,matplotlib标准模式以及图像通道\几何变换\裁剪等相关内容
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Image读出来的是PIL的类型，而skimage.io读出来的数据是numpy格式的
#Image和skimage读图片
import Image as img
import os
from matplotlib import pyplot as plot
from skimage import io,transform
img_file1 = img.open('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png')
img_file2 = io.imread('./CXR_png/MCUCXR_0042_0.png') |
输出可以看出Img读图片的大小是图片的(width, height)；而skimage的是(height,width,
channel), [这也是为什么caffe在单独测试时要要在代码中设置：transformer.set_transpose('data',(2,0,1))，因为caffe可以处理的图片的数据格式是(channel,height,width)，所以要转换数据]
#读图片后数据的大小：
print "the picture's size: ", img_file1.size
print "the picture's shape: ", img_file2.shape |
the picture's
size: (4892, 4020)
the picture's shape: (4020, 4892)
|
#得到像素：
print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[500][1000])
print(img_file1.getpixel((500,1000)), img_file2[1000][500])
print(img_file1.getpixel((1000,500)), img_file2[500][1000])
|
(0, 139)
(0, 0)
(139, 139) |
Img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素值
skimage读出来的图片可以直接img_file2[0][0]获得，但是一定记住它的格式，并不是你想的(channel,height,width)
在图片上面加文字
#新建绘图对象
draw = ImageDraw.Draw(image)，
#获取图像的宽和高
width, height = image.size；
#** ImageFont模块**
#选择文字字体和大小
setFont = ImageFont.truetype('C:/windows/fonts/Dengl.ttf',
20)，
#设置文字颜色
fillColor = "#ff0000"
#写入文字
draw.text((40, height - 100), u'广告', font=setFont,
fill=fillColor) |
图片信息
如果我们想知道一些skimage图片信息
from skimage
import io, data
img = data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img)) #显示类型
print(img.shape) #显示尺寸
print(img.shape[0]) #图片高度
print(img.shape[1]) #图片宽度
print(img.shape[2]) #图片通道数
print(img.size) #显示总像素个数
print(img.max()) #最大像素值
print(img.min()) #最小像素值
print(img.mean()) #像素平均值
print(img[0][0])#图像的像素值 |
PIL image 查看图片信息，可用如下的方法
print type(img)
print img.size #图片的尺寸
print img.mode #图片的模式
print img.format #图片的格式
print(img.getpixel((0,0)))#得到像素：
#img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素值
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# 获取图像的灰度值范围
width = img.size[0]
height = img.size[1]
# 输出图片的像素值
count = 0
for i in range(0, width):
for j in range(0, height):
if img.getpixel((i, j))>=0 and img.getpixel((i,
j))<=255:
count +=1
print count
print(height*width)
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使用python进行数字图片处理，还得安装Pillow包。虽然python里面自带一个PIL（python
images library), 但这个库现在已经停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。
pil能处理的图片类型
pil可以处理光栅图片(像素数据组成的的块)。
通道
一个图片可以包含一到多个数据通道，如果这些通道具有相同的维数和深度，Pil允许将这些通道进行叠加
模式
1 1位像素，黑和白，存成8位的像素
L 8位像素，黑白
P 8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
RGB 3×8位像素，真彩
RGBA 4×8位像素，真彩+透明通道
CMYK 4×8位像素，颜色隔离
YCbCr 3×8位像素，彩色视频格式
I 32位整型像素
F 32位浮点型像素 |
坐标
Pil采取左上角为(0,0)的坐标系统
图片的打开与显示
from PIL import
Image
img=Image.open('d:/dog.png')
img.show()
|
虽然使用的是Pillow，但它是由PIL fork而来，因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。
这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片，有些时候这种方式不太方便，因此我们也可以使用另上一种方式，让程序来绘制图片。
from PIL import
Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/dog.png')
plt.figure("dog")
plt.figure(num=1, figsize=(8,5),)
plt.title('The image title')
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.imshow(img)
plt.show() |
这种方法虽然复杂了些，但推荐使用这种方法，它使用一个matplotlib的库来绘制图片进行显示。matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,设置figure的标题，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。matplotlib
可以直接安装.
figure默认是带axis的，如果没有需要，我们可以关掉
图像加标题
plt.title('The
image title')
|
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matplotlib标准模式
plt.figure(num=5,
figsize=(8,5),)
#plt.figure(num='newimage', figsize=(8,5),)
plt.title('The image title', color='#0000FF')
plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show() |
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PIL image 查看图片信息，可用如下的方法
print type(img)
print img.size #图片的尺寸
print img.mode #图片的模式
print img.format #图片的格式 |
图片的保存
就一行代码，非常简单。这行代码不仅能保存图片，还是转换格式，如本例中，就由原来的png图片保存为了jpg图片。
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图像通道\几何变换\裁剪
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完
成，其中mode表示输出的颜色模式，例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用
固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。
彩色图像转灰度图
from PIL import
Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg')
gray=img.convert('L')
plt.figure("beauty")
plt.imshow(gray,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('The color image to gray image')
plt.show() |
使用函数convert()来进行转换，它是图像实例对象的一个方法，接受一个
mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种：
· 1 (1-bit pixels,
black and white, stored with one pixel per byte)
· L (8-bit pixels, black and white)
· P (8-bit pixels, mapped to any other mode using
a colour palette)
· RGB (3x8-bit pixels, true colour)
· RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency
mask)
· CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)
· YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)
· I (32-bit signed integer pixels)
· F (32-bit floating point pixels) |
通道分离与合并
from PIL import
Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像
gray=img.convert('L') #转换成灰度
r,g,b=img.split() #分离三通道
pic=Image.merge('RGB',(r,g,b)) #合并三通道
plt.figure("beauty")
plt.subplot(2,3,1), plt.title('origin')
plt.imshow(img),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,2), plt.title('gray')
plt.imshow(gray,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,3), plt.title('merge')
plt.imshow(pic),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,4), plt.title('r')
plt.imshow(r,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,5), plt.title('g')
plt.imshow(g,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.subplot(2,3,6), plt.title('b')
plt.imshow(b,cmap='gray'),plt.axis('off')
plt.show() |
裁剪图片
从原图片中裁剪感兴趣区域（roi),裁剪区域由4-tuple决定，该tuple中信息为(left,
upper, right, lower)。 Pillow左边系统的原点（0，0）为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点。
from PIL import
Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/ex.jpg') #打开图像
plt.figure("beauty")
plt.subplot(1,2,1), plt.title('origin')
plt.imshow(img),plt.axis('off')
#box变量是一个四元组(左，上，右，下)。
box=(80,100,260,300)
roi=img.crop(box)
plt.subplot(1,2,2)
plt.title('roi')
plt.imshow(roi)
plt.axis('off')
plt.show() |
用plot绘制显示出图片后，将鼠标移动到图片上，会在右下角出现当前点的坐标，以及像素值。
**几何变换 **
Image类有resize()、rotate()和transpose()方法进行几何变换。
图像的缩放和旋转
dst = img.resize((128,
128))
dst = img.rotate(45) # 顺时针角度表示 |
转换图像
dst = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
#左右互换
dst = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下互换
dst = im.transpose(Image.ROTATE_90) #顺时针旋转
dst = im.transpose(Image.ROTATE_180)
dst = im.transpose(Image.ROTATE_270) |
transpose()和rotate()没有性能差别。
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python图像处理库Image模块
创建一个新的图片
Image.new(mode,
size)
Image.new(mode, size, color) |
层叠图片
层叠两个图片，img2和img2,alpha是一个介于[0,1]的浮点数，如果为0，效果为img1，如果为1.0，效果为img2。当然img1和img2的尺寸和模式必须相同。这个函数可以做出很漂亮的效果来，而图形的算术加减后边会说到。
| Image.blend(img1,
img2, alpha) |
composite可以使用另外一个图片作为蒙板(mask)，所有的这三张图片必须具备相同的尺寸，mask图片的模式可以为“1”，“L”，“RGBA”
Image.composite(img1,
img2, mask)
|
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添加水印
添加文字水印
from PIL import
Image, ImageDraw,ImageFont
im = Image.open("d:/pic/lena.jpg").convert('RGBA')
txt=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))
fnt=ImageFont.truetype("c:/Windows/fonts/Tahoma.ttf",
20)
d=ImageDraw.Draw(txt)
d.text((txt.size[0]-80,txt.size[1]-30), "cnBlogs",font=fnt,
fill=(255,255,255,255))
out=Image.alpha_composite(im, txt)
out.show() |
添加小图片水印
from PIL import
Image
im = Image.open("d:/pic/lena.jpg")
mark=Image.open("d:/logo_small.gif")
layer=Image.new('RGBA', im.size, (0,0,0,0))
layer.paste(mark, (im.size[0]-150,im.size[1]-60))
out=Image.composite(layer,im,layer)
out.show()
|
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PIL Image 图像互转 numpy 数组
将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray()
是浅拷贝 |
更多细节见python中的深拷贝与浅拷贝
numpy image 查看图片信息，可用如下的方法
print img.shape
print img.dtype |
将 numpy 数组转换为 PIL 图片
这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是
float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：
import matplotlib.image
as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32
型的，范围是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show() |
PIL image 查看图片信息，可用如下的方法
print type(img)
print img.size #图片的尺寸
print img.mode #图片的模式
print img.format #图片的格式
print(img.getpixel((0,0))[0])#得到像素：
#img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素值
|
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图像中的像素访问
前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。因此，通常我们加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。
打开图像并转化为矩阵，并显示
from PIL import
Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/lena.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.title('The image title')
plt.show() |
调用numpy中的array（）函数就可以将PIL对象转换为数组对象。
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查看图片信息，可用如下的方法
PIL image 查看图片信息，可用如下的方法
print type(img)
print img.size #图片的尺寸
print img.mode #图片的模式
print img.format #图片的格式
print(img.getpixel((0,0))[0])#得到像素：
#img读出来的图片获得某点像素用getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道的像素 |
PIL image 查看图片信息，可用如下的方法
print img.shape
print img.dtype |
如果是RGB图片，那么转换为array之后，就变成了一个rowscolschannels的三维矩阵,因此，我们可以使用
来访问像素值。
例1：打开图片，并随机添加一些椒盐噪声
from PIL import
Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/ex.jpg'))
#随机生成5000个椒盐
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
x=np.random.randint(0,rows)
y=np.random.randint(0,cols)
img[x,y,:]=255
plt.figure("beauty")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show() |
例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0
from PIL import
Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))
rows,cols=img.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if (img[i,j]<=128):
img[i,j]=0
else:
img[i,j]=1
plt.figure("lena")
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
|
如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问
该数组的像素值。下面是有关灰度图像的一些例子：
img[i,:] = im[j,:]
# 将第 j 行的数值赋值给第 i 行
img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100
img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和
img[50:100,50:100] # 50~100 行，50~100 列（不包括第 100
行和第 100 列）
img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值
img[:,-1] # 最后一列
img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行 |
直接操作像素点
不但可以对每个像素点进行操作，而且，每一个通道都可以独立的进行操作。比如，将每个像素点的亮度(不知道有没有更专业的词)增大20%
out = img.point(lambda
i : i * 1.2)
#注意这里用到一个匿名函数(那个可以把i的1.2倍返回的函数) |
argument * scale
+ offset
e.g
out = img.point(lambda i: i*1.2 + 10) |
图像直方图
我们先来看两个函数reshape和flatten:
假设我们先生成一个一维数组：
vec=np.arange(15)
print vec |
如果我们要把这个一维数组，变成一个3*5二维矩阵，我们可以使用reshape来实现
mat= vec.reshape(3,5)
print mat |
现在如果我们返过来，知道一个二维矩阵，要变成一个一维数组，就不能用reshape了，只能用flatten.
我们来看两者的区别
a1=mat.reshape(1,-1)
#-1表示为任意，让系统自动计算
print a1
a2=mat.flatten()
print a2 |
可以看出，用reshape进行变换，实际上变换后还是二维数组，两个方括号，因此只能用flatten.
我们要对图像求直方图，就需要先把图像矩阵进行flatten操作，使之变为一维数组，然后再进行统计
画灰度图直方图
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图。
调用方式：
| n, bins, patches
= plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green',
alpha=0.75) |
hist的参数非常多，但常用的就这五个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
alpha: 透明度 |
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list |
from PIL import
Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L'))
plt.figure("lena")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,
facecolor='green', alpha=0.75)
plt.title('The image title')
plt.show() |
彩色图片直方图
实际上是和灰度直方图一样的，只是分别画出三通道的直方图，然后叠加在一起。
from PIL import
Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
src=Image.open('d:/ex.jpg')
r,g,b=src.split()
plt.figure("lena")
ar=np.array(r).flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=np.array(g).flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=np.array(b).flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.title('The image title')
plt.show() |
由此可见，matplotlib的画图功能是非常强大的，直方图只是其中非常小的一部分，更多的请参看官方文档：
http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html
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Python如何读取指定文件夹下的所有图像
'''
Load the image files form the folder
input:
imgDir: the direction of the folder
imgName:the name of the folder
output:
data:the data of the dataset
label:the label of the datset
'''
def load_Img(imgDir,imgFoldName):
imgs = os.listdir(imgDir+imgFoldName)
imgNum = len(imgs)
data = np.empty((imgNum,1,12,12),dtype="float32")
label = np.empty((imgNum,),dtype="uint8")
for i in range (imgNum):
img = Image.open(imgDir+imgFoldName+"/"+imgs[i])
arr = np.asarray(img,dtype="float32")
data[i,:,:,:] = arr
label[i] = int(imgs[i].split('.')[0])
return data,label |
调用方式
craterDir = "./data/CraterImg/Adjust/"
foldName = "East_CraterAdjust12"
data, label = load_Img(craterDir,foldName) |
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Python图形图像处理库ImageEnhance模块图像增强
可以使用ImageEnhance模块，其中包含了大量的预定义的图片加强方式
加强器包括，色彩平衡，亮度平衡，对比度，锐化度等。通过使用这些加强器，可以很轻松的做到图片的色彩调整，亮度调整，锐化等操作，google
picasa中提供的一些基本的图片加强功能都可以实现。
颜色加强color用于调整图片的色彩平衡，相当于彩色电视机的色彩调整。这个类实现了上边提到的接口的enhance方法。
| ImageEnhance.Color(img)#获得色彩加强器实例
|
然后即可使用enhance(factor)方法进行调整。
亮度加强brightness用于调整图片的明暗平衡。
| ImageEnhance.Brightness(img)#获得亮度加强器实例
|
factor=1返回一个黑色的图片对象，0返回原始图片对象
对比度加强contrast用于调整图片的对比度，相当于彩色电视机的对比度调整。
| ImageEnhance.Contrast(image)
#获得对比度加强器实例 |
import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.ehhance(1.5).show("50% more contrast") |
锐化度加强sharpness用于锐化/钝化图片。
| ImageEnhance.Sharpness(image)
#返回锐化加强器实例 |
应该注意的是锐化操作的factor是一个0-2的浮点数，当factor=0时，返回一个完全模糊的图片对象，当factor=1时，返回一个完全锐化的图片对象，factor=1时，返回原始图片对象
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Python图像处理库ImageChops模块
这个模块主要包括对图片的算术运算，叫做通道运算(channel operations)。这个模块可以用于多种途径，包括一些特效制作，图片整合，算数绘图等等方面。
Invert:
图片反色，类似于集合操作中的求补集，最大值为Max，每个像素做减法，取出反色.
公式
lighter:
| ImageChops.lighter(image1,
image2) |
darker:
| ImageChops.darker(image1,
image2) |
difference:
| ImageChops.difference(image1,
image2) |
求出两张图片的绝对值，逐像素的做减法
multiply:
| ImageChops.multiply(image1,
image2) |
将两张图片互相叠加，如果用纯黑色与某图片进行叠加操作，会得到一个纯黑色的图片。如果用纯白色与图片作叠加，图片不受影响。
计算的公式如下公式
screen:
| ImageChops.screen(image1,
image2) |
先反色，后叠加。
公式
| out = MAX -
((MAX - image1) * (MAX - image2) / MAX) |
add:
| ImageChops.add(img1,
img2, scale, offset) |
对两张图片进行算术加法，按照一下公式进行计算
公式
| out = (img1+img2)
/ scale + offset |
如果尺度和偏移被忽略的化，scale=1.0, offset=0.0即
out = img1 + img2
subtract:
| ImageChops.subtract(img1,
img2, scale, offset) |
对两张图片进行算术减法：
公式
| out = (img1-img2)
/ scale + offset |
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Python图形图像处理库ImageFilter模块图像滤镜
ImageFilter是PIL的滤镜模块，通过这些预定义的滤镜，可以方便的对图片进行一些过滤操作，从而去掉图片中的噪音(部分的消除)，这样可以降低将来处理的复杂度(如模式识别等)。
滤镜名称 含义
ImageFilter.BLUR 模糊滤镜
ImageFilter.CONTOUR 轮廓
ImageFilter.EDGE_ENHANCE 边界加强
ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE 边界加强(阀值更大)
ImageFilter.EMBOSS 浮雕滤镜
ImageFilter.FIND_EDGES 边界滤镜
ImageFilter.SMOOTH 平滑滤镜
ImageFilter.SMOOTH_MORE 平滑滤镜(阀值更大)
ImageFilter.SHARPEN 锐化滤镜 |
要使用PIL的滤镜功能，需要引入ImageFilter模块
import Image,
ImageFilter
def inHalf(img):
w,h = img.size
return img.resize((w/2, h/2))
def filterDemo():
img = Image.open("sandstone_half.jpg")
#img = inHalf(img)
imgfilted = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
#imgfilted.show()
imgfilted.save("sandstone_sharpen.jpg")
if __name__ == "__main__":
filterDemo()
|
|
