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怎樣使用Python圖像處理?

Python圖像處理是一種簡單易學(xué),功能強大的解釋型編程語言,它有簡潔明了的語法,高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能夠簡單而有效地實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?,下文進行對Python圖像處理進行說明。

當(dāng)然,首先要感謝“戀花蝶”,是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法,對于PIL的一些介紹和基本操作,可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經(jīng)驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉(zhuǎn)換,并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式,簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成,其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度,''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時,是采用固定的閾 值127來實現(xiàn)的,即灰度高于127的像素值為1,而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換,就要用到 Image.point函數(shù)。#t#

Image.point函數(shù)有多種形式,這里只討論Image.point(table, mode),利用該函數(shù)可以通過查表的方式實現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表,每個顏色通道應(yīng)當(dāng)有256個元素,而 mode表示所輸出的顏色模式,同樣的,''L''表示灰度,''1''表示二值圖模式。

可見,轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計映射表,如果只是需要一個簡單的箝位值,可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當(dāng)然,由于這里的table并沒有什么特殊要求,所以可以通過對元素的特殊設(shè)定實現(xiàn)(0, 255)范圍內(nèi),任意需要的一對一映射關(guān)系。

示例代碼如下:

 
 
 
  1. import Image  
  2.  
  3. # load a color image  
  4. im = Image.open(''fun.jpg'')  
  5.  
  6. # convert to grey level image  
  7. Lim = im.convert(''L'')  
  8. Lim.save(''fun_Level.jpg'')  
  9.  
  10. # setup a converting table with constant threshold  
  11. threshold = 80 
  12. table = []  
  13. for i in range(256):  
  14.     if i < threshold: 
  15.         table.append(0)  
  16.     else:  
  17.         table.append(1)  
  18.  
  19. # convert to binary image by the table  
  20. bim = Lim.point(table, ''1'')  
  21.  
  22. bim.save(''fun_binary.jpg'')  

IT部分通常要完成的任務(wù)相當(dāng)繁重但支撐這些工作的資源卻很少,這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護階段節(jié)約大量資金,而這兩個階段的軟件成本占到了軟件整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性,甚至對那些不是最初接觸和開發(fā)原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過,幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝于C或者Java,后兩 者都采用了專門的字符標記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱,采用這些字符可能會產(chǎn)生顯著的編程風(fēng)格差 異,使得那些負責(zé)維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。


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