Python计算机视觉编程

Python计算机视觉编程

第 1 章　基本的图像操作和处理
本章讲解操作和处理图像的基础知识，并且演示了直方图、高斯滤波、直方图均衡化的结果。
图像轮廓和直方图
下面来看两个特别的绘图示例：图像的轮廓和直方图。绘制图像的轮廓（或者其他二维函数的等轮廓线）在工作中非常有用。在画图像轮廓前需要转换为灰度图像，因为轮廓需要获取每个坐标[x,y]位置的像素值。下面是画图像轮廓和直方图的代码：

 # -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
im = array(Image.open('../data/empire.jpg').convert('L'))  # 打开图像，并转成灰度图像

figure()
subplot(121)
gray()
contour(im, origin='image')
axis('equal')
axis('off')
title(u'图像轮廓', fontproperties=font)

subplot(122)
hist(im.flatten(), 128)
title(u'图像直方图', fontproperties=font)
plt.xlim([0,260])
plt.ylim([0,11000])

show()
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运行上面代码，可以得到所示的结果:

直方图均衡化
一个极其有用的例子是灰度变换后进行直方图均衡化。图像均衡化作为预处理操作，在归一化图像强度时是一个很好的方式，并且通过直方图均衡化可以增加图像对比度。下面是对图像直方图进行均衡化处理的例子：

 # -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.tools import imtools

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

im = array(Image.open('../data/empire.jpg').convert('L'))  # 打开图像，并转成灰度图像
#im = array(Image.open('../data/AquaTermi_lowcontrast.JPG').convert('L'))
im2, cdf = imtools.histeq(im)

figure()
subplot(2, 2, 1)
axis('off')
gray()
title(u'原始图像', fontproperties=font)
imshow(im)

subplot(2, 2, 2)
axis('off')
title(u'直方图均衡化后的图像', fontproperties=font)
imshow(im2)

subplot(2, 2, 3)
axis('off')
title(u'原始直方图', fontproperties=font)
#hist(im.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im.flatten(), 128, normed=True)

subplot(2, 2, 4)
axis('off')
title(u'均衡化后的直方图', fontproperties=font)
#hist(im2.flatten(), 128, cumulative=True, normed=True)
hist(im2.flatten(), 128, normed=True)

show()
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运行上面代码，可以得到结果：

图像模糊
一个经典的并且十分有用的图像卷积例子是对图像进行高斯模糊。高斯模糊可以用于定义图像尺度、计算兴趣点以及很多其他的应用场合。下面是对图像进行模糊显示的例子。

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

#im = array(Image.open('board.jpeg'))
im = array(Image.open('../data/empire.jpg').convert('L'))

figure()
gray()
axis('off')
subplot(1, 4, 1)
axis('off')
title(u'原图', fontproperties=font)
imshow(im)

for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
  im2 = zeros(im.shape)
  im2 = filters.gaussian_filter(im, blur)
  im2 = np.uint8(im2)
  imNum=str(blur)
  subplot(1, 4, 2 + bi)
  axis('off')
  title(u'标准差为'+imNum, fontproperties=font)
  imshow(im2)

#如果是彩色图像，则分别对三个通道进行模糊
#for bi, blur in enumerate([2, 5, 10]):
#  im2 = zeros(im.shape)
#  for i in range(3):
#    im2[:, :, i] = filters.gaussian_filter(im[:, :, i], blur)
#  im2 = np.uint8(im2)
#  subplot(1, 4,  2 + bi)
#  axis('off')
#  imshow(im2)

show()
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运行上面代码，可得结果：

上面第一幅图为待模糊图像，第二幅用高斯标准差为2进行模糊，第三幅用高斯标准差为5进行模糊，最后一幅用高斯标准差为10进行模糊。