python圖像增強演算法

『壹』 OpenCV python 系列教程4 - OpenCV 圖像處理（上）

學習目標：

OpenCV 中有 150 多種色彩空間轉化的方法，這里只討論兩種：

HSV的色相范圍為[0,179]，飽和度范圍為[0,255]，值范圍為[0,255]。不同的軟體使用不同的規模。如果要比較 OpenCV 值和它們，你需要標准化這些范圍。

HSV 和 HLV 解釋

運行結果：該段程序的作用是檢測藍色目標，同理可以檢測其他顏色的目標
結果中存在一定的噪音，之後的章節將會去掉它

這是物體跟蹤中最簡單的方法。一旦你學會了等高線的函數，你可以做很多事情，比如找到這個物體的質心，用它來跟蹤這個物體，僅僅通過在相機前移動你的手來畫圖表，還有很多其他有趣的事情。

菜鳥教程 在線 HSV-> BGR 轉換

比如要找出綠色的 HSV 值，可以使用上面的程序，得到的值取一個上下界。如上面的取下界 [H-10, 100, 100]，上界 [H+10, 255, 255]
或者使用其他工具如 GIMP

學習目標：

對圖像進行閾值處理，算是一種最簡單的圖像分割方法，基於圖像與背景之間的灰度差異，此項分割是基於像素級的分割

threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) -> retval, dst

計算圖像小區域的閾值。所以我們對同一幅圖像的不同區域得到不同的閾值，這給我們在不同光照下的圖像提供了更好的結果。

三個特殊的輸入參數和一個輸出參數

adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst

opencv-threshold-python

OpenCV 圖片集

本節原文

學習目標：

OpenCV 提供兩種變換函數： cv2.warpAffine 和 cv2.warpPerspective

cv2.resize() 完成縮放

文檔說明

運行結果

說明 : cv2.INTER_LINEAR 方法比 cv2.INTER_CUBIC 還慢，好像與官方文檔說的不一致？ 有待驗證。

速度比較： INTER_CUBIC > INTER_NEAREST > INTER_LINEAR > INTER_AREA > INTER_LANCZOS4

改變圖像的位置，創建一個 np.float32 類型的變換矩陣，

warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) -> dst

運行結果：

旋轉角度（ ）是通過一個變換矩陣變換的：

OpenCV 提供的是可調旋轉中心的縮放旋轉，這樣你可以在任何你喜歡的位置旋轉。修正後的變換矩陣為

這里

OpenCV 提供了 cv2.getRotationMatrix2D 控制
cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) → retval

運行結果

cv2.getAffineTransform(src, dst) → retval

函數關系：
egin{bmatrix} x'_i y'_i end{bmatrix}egin{bmatrix} x'_i y'_i end{bmatrix} =

其中

運行結果：圖上的點便於觀察，兩圖中的紅點是相互對應的

透視變換需要一個 3x3 變換矩陣。轉換之後直線仍然保持筆直，要找到這個變換矩陣，需要輸入圖像上的 4 個點和輸出圖像上的對應點。在這 4 個點中，有 3 個不應該共線。通過 cv2.getPerspectiveTransform 計算得到變換矩陣，得到的矩陣 cv2.warpPerspective 變換得到最終結果。

本節原文

平滑處理（smoothing）也稱模糊處理（bluring）,是一種簡單且使用頻率很高的圖像處理方法。平滑處理的用途：常見是用來 減少圖像上的噪點或失真 。在涉及到降低圖像解析度時，平滑處理是很好用的方法。

圖像濾波：盡量保留圖像細節特徵的條件下對目標圖像的雜訊進行抑制，其處理效果的好壞將直接影響到後續圖像處理和分析的有效性和可靠性。

消除圖像中的雜訊成分叫做圖像的平滑化或濾波操作。信號或圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻段，在高頻段，有用的信息會被雜訊淹沒。因此一個能降低高頻成分幅度的濾波器就能夠減弱雜訊的影響。

濾波的目的：抽出對象的特徵作為圖像識別的特徵模式；為適應圖像處理的要求，消除圖像數字化時混入的雜訊。

濾波處理的要求：不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重要信息；圖像清晰視覺效果好。

平滑濾波是低頻增強的空間濾波技術，目的：模糊和消除噪音。

空間域的平滑濾波一般採用簡單平均法，即求鄰近像元點的平均亮度值。鄰域的大小與平滑的效果直接相關，鄰域越大平滑效果越好，但是鄰域過大，平滑也會使邊緣信息的損失的越大，從而使輸出圖像變得模糊。因此需要選擇合適的鄰域。

濾波器：一個包含加權系數的窗口，利用濾波器平滑處理圖像時，把這個窗口放在圖像上，透過這個窗口來看我們得到的圖像。

線性濾波器：用於剔除輸入信號中不想要的頻率或者從許多頻率中選擇一個想要的頻率。
低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器、全通濾波器、陷波濾波器

boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]]) -> dst

均值濾波是方框濾波歸一化後的特殊情況。歸一化就是要把處理的量縮放到一個范圍內如 (0,1)，以便統一處理和直觀量化。非歸一化的方框濾波用於計算每個像素鄰近內的積分特性，比如密集光流演算法中用到的圖像倒數的協方差矩陣。

運行結果：

均值濾波是典型的線性濾波演算法，主要方法為鄰域平均法，即用一片圖像區域的各個像素的均值來代替原圖像中的各個像素值。一般需要在圖像上對目標像素給出一個模板（內核），該模板包括了其周圍的臨近像素（比如以目標像素為中心的周圍8（3x3-1）個像素，構成一個濾波模板，即 去掉目標像素本身 ）。再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。即對待處理的當前像素點（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點（x，y），作為處理後圖像在該點上的灰度個g（x，y），即個g（x，y）=1/m ∑f（x，y） ，其中m為該模板中包含當前像素在內的像素總個數。

均值濾波本身存在著固有的缺陷，即它不能很好地保護圖像細節，在圖像去噪的同時也破壞了圖像的細節部分，從而使圖像變得模糊，不能很好地去除雜訊點。

cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) → dst

結果：

高斯濾波：線性濾波，可以消除高斯雜訊，廣泛應用於圖像處理的減噪過程。高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內的其他像素值經過 加權平均 後得到。高斯濾波的具體操作是：用一個模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內像素的加權平均灰度值去替代模板中心像素點的值。

高斯濾波有用但是效率不高。

高斯模糊技術生成的圖像，其視覺效果就像是經過一個半透明屏幕在觀察圖像，這與鏡頭焦外成像效果散景以及普通照明陰影中的效果都明顯不同。高斯平滑也用於計算機視覺演算法中的預先處理階段，以增強圖像在不同比例大小下的圖像效果（參見尺度空間表示以及尺度空間實現）。從數學的角度來看，圖像的高斯模糊過程就是圖像與正態分布做卷積。由於正態分布又叫作高斯分布，所以這項技術就叫作高斯模糊。

高斯濾波器是一類根據高斯函數的形狀來選擇權值的線性平滑濾波器。 高斯平滑濾波器對於抑制服從正態分布的雜訊非常有效。

一維零均值高斯函數為: 高斯分布參數 決定了高斯函數的寬度。

高斯雜訊的產生

GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) -> dst

線性濾波容易構造，並且易於從頻率響應的角度來進行分析。

許多情況，使用近鄰像素的非線性濾波會得到更好的結果。比如在雜訊是散粒雜訊而不是高斯雜訊，即圖像偶爾會出現很大值的時候，用高斯濾波器進行圖像模糊時，雜訊像素不會被消除，而是轉化為更為柔和但仍然可見的散粒。

中值濾波（Median filter）是一種典型的非線性濾波技術，基本思想是用像素點鄰域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值，該方法在去除脈沖雜訊、椒鹽雜訊『椒鹽雜訊又稱脈沖雜訊，它隨機改變一些像素值，是由圖像感測器，傳輸信道，解碼處理等產生的黑白相間的亮暗點雜訊。椒鹽雜訊往往由圖像切割引起。』的同時又能保留圖像邊緣細節，

中值濾波是基於排序統計理論的一種能有效抑制雜訊的非線性信號處理技術，其基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的雜訊點，對於 斑點雜訊（speckle noise）和椒鹽雜訊（salt-and-pepper noise） 來說尤其有用，因為它不依賴於鄰域內那些與典型值差別很大的值。中值濾波器在處理連續圖像窗函數時與線性濾波器的工作方式類似，但濾波過程卻不再是加權運算。

中值濾波在一定的條件下可以克服常見線性濾波器如最小均方濾波、方框濾波器、均值濾波等帶來的圖像細節模糊，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描雜訊非常有效，也常用於保護邊緣信息, 保存邊緣的特性使它在不希望出現邊緣模糊的場合也很有用，是非常經典的平滑雜訊處理方法。

與均值濾波比較：

說明：中值濾波在一定條件下，可以克服線性濾波器（如均值濾波等）所帶來的圖像細節模糊，而且對濾除脈沖干擾即圖像掃描雜訊最為有效。在實際運算過程中並不需要圖像的統計特性，也給計算帶來不少方便。 但是對一些細節多，特別是線、尖頂等細節多的圖像不宜採用中值濾波。

雙邊濾波（Bilateral filter）是一種非線性的濾波方法，是結合 圖像的空間鄰近度和像素值相似度 的一種折衷處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的。具有簡單、非迭代、局部的特點。

雙邊濾波器的好處是可以做邊緣保存（edge preserving），一般過去用的維納濾波或者高斯濾波去降噪，都會較明顯地模糊邊緣，對於高頻細節的保護效果並不明顯。雙邊濾波器顧名思義比高斯濾波多了一個高斯方差 sigma－d ，它是基於空間分布的高斯濾波函數，所以在邊緣附近，離的較遠的像素不會太多影響到邊緣上的像素值，這樣就保證了邊緣附近像素值的保存。 但是由於保存了過多的高頻信息，對於彩色圖像里的高頻雜訊，雙邊濾波器不能夠干凈的濾掉，只能夠對於低頻信息進行較好的濾波。

運行結果

學習目標:

形態變換是基於圖像形狀的一些簡單操作。它通常在二進制圖像上執行。

膨脹與腐蝕實現的功能

侵蝕的基本思想就像土壤侵蝕一樣，它會侵蝕前景物體的邊界（總是試圖保持前景為白色）。那它是做什麼的？內核在圖像中滑動（如在2D卷積中）。只有當內核下的所有像素都是 1 時，原始圖像中的像素（ 1 或 0 ）才會被視為 1 ，否則它將被侵蝕（變為零）

erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) -> dst

與腐蝕的操作相反。如果內核下的至少一個像素為「1」，則像素元素為「1」。因此它增加了圖像中的白色區域或前景對象的大小增加。通常，在去除噪音的情況下，侵蝕之後是擴張。因為，侵蝕會消除白雜訊，但它也會縮小我們的物體。所以我們擴大它。由於噪音消失了，它們不會再回來，但我們的物體區域會增加。它也可用於連接對象的破碎部分

『貳』 Python如何圖像識別

首先，先定位好問題是屬於圖像識別任務中的哪一類，最好上傳一張植物葉子的圖片。因為目前基於深度學習的卷積神經網路（CNN）確實在圖像識別任務中取得很好的效果，深度學習屬於機器學習，其研究的範式，或者說處理圖像的步驟大體上是一致的。

1、第一步，准備好數據集，這里是指，需要知道輸入、輸出（視任務而定，針對你這個問題，建議使用有監督模型）是什麼。你可以准備一個文件夾，裡面存放好植物葉子的圖像，而每張圖像對應一個標簽（有病/沒病，或者是多類別標簽，可能具體到哪一種病）。
具體實現中，會將數據集分為三個：訓練集（計算模型參數）、驗證集（調參，這個經常可以不需要實現劃分，在python中可以用scikit-learn中的函數解決。測試集用於驗證模型的效果，與前面兩個的區別是，模型使用訓練集和驗證集時，是同時使用了輸入數據和標簽，而在測試階段，模型是用輸入+模型參數，得到的預測與真實標簽進行對比，進而評估效果。
2、確定圖像識別的任務是什麼？

圖像識別的任務可以分為四個：圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割，有時候是幾個任務的結合。
圖像分類是指以圖像為輸入，輸出對該圖像內容分類的描述，可以是多分類問題，比如貓狗識別。通過足夠的訓練數據（貓和狗的照片-標簽，當然現在也有一系列的方法可以做小樣本訓練，這是細節了，這里並不敞開講），讓計算機/模型輸出這張圖片是貓或者狗，及其概率。當然，如果你的訓練數據還有其它動物，也是可以的，那就是圖像多分類問題。
目標檢測指將圖像或者視頻中的目標與不感興趣的部分區分開，判斷是否存在目標，並確定目標的具體位置。比如，想要確定這只狗所佩戴的眼睛的位置，輸入一張圖片，輸出眼睛的位置（可視化後可以講目標區域框出來）。

看到這里，應該想想植物葉子診斷疾病的問題，只需要輸入一整張植物葉子的圖片，輸出是哪種疾病，還是需要先提取葉子上某些感興趣區域（可能是病變區域），在用病變區域的特徵，對應到具體的疾病？
語義分割是當今計算機視覺領域的關鍵問題之一，宏觀上看，語義分割是一項高層次的任務。其目的是以一些原始圖像作為輸入，輸出具有突出顯示的感興趣的掩膜，其實質上是實現了像素級分類。對於輸入圖片，輸出其舌頭區域（注意可以是不規則的，甚至不連續的）。

而實例分割，可以說是在語義分割的基礎上，在像素層面給出屬於每個實例的像素。

看到這里，可以具體思考下自己的問題是對應其中的哪一類問題，或者是需要幾種任務的結合。

3、實際操作
可以先通過一個簡單的例子入手，先了解構建這一個框架需要准備什麼。手寫數字識別可以說是深度學習的入門數據集，其任務也經常作為該領域入門的案例，也可以自己在網上尋找。

『叄』 如何進行圖像增強 python

對單張圖像進行圖像對比度增強：
from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceimg = Image.open('./0h/FGF2.tif')img.show()#對比度增強 enh_con = ImageEnhance.Contrast(img)contrast = 1.5 img_contrasted = enh_con.enhance(contrast)img_contrasted.show()img_contrasted.save("./0h/FGF2-new.tif")

『肆』 學習python的話大概要學習哪些內容

想要學習Python，需要掌握的內容還是比較多的，對於自學的同學來說會有一些難度，不推薦自學能力差的人。我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『伍』 python需要學習什麼內容

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『陸』 pillow教程

在Python圖像庫中最重要的類是同名模塊中定義的 Image 類。您可以利用以下方法創造該類的實例：從文件中導入圖像、處理其他的圖像以及從零開始創建圖像。

從文件中導入圖像，使用在 Image 模塊中的 open() 函數：

如果成功。該函數返回一個 Image 對象。您現在可以使用實例的屬性來檢查文件內容了：

format 屬性識別圖像的來源。如果圖像不是從圖像中讀取，則該屬性設置為None。 size 屬性是一個一個包含寬和高（像素）的二元組。 mode 屬性定義圖像頻段的數量和名稱，以及像素的類型和深度。常用的模式（mode）為表示灰色圖像的「L」，表示真彩色圖像的處理問題「RGB」，以及印前圖像的畫面「CMYK」。

如何圖像不能被打開，則會報出 OSError 異常。

一旦您有 Image 類的實例，您可以使用類中定義的方法來處理和操作圖像。比如，讓我們顯示導入的圖像：

show() 的標准版本不是非常的高效，因為該函數會把圖像保存到一個臨時文件並調用實用程序來顯示圖像。如果您沒有安裝一個合適的實用程序，它甚至不會起作用。雖然當它不起作用時，調試和測試是非常方便的。

下面的章節概括了該庫提供的不同函數。

該Python圖像庫支持大量的圖像文件格式。為了從磁碟中閱讀文件，使用在 Image 模塊中的 open() 。您不需要知道打開文件的文件格式。該庫能夠自動地根據文件的內容決定格式。

為了保存一個文件，使用 Image 類中的 save() 方法。當保存文件時，名字非常重要。除非您指定格式，該庫使用文件名的後綴來發現將要使用的文件存儲格式。

提供給 save() 方法的第二個參數精準地制定了一個文件的格式。如果您使用了非標準的後綴，您必須一直使用以下方式指定格式：

值得注意的是，非必要情況該庫不會解碼或載入柵格數據（raster data）。當您打開一個文件時，文件頭將被讀取用於確定文件格式以及提取如模式、尺寸等其他解碼文件需要的性質，但是文件餘下的部分會稍後再處理。

這意味著打開一個圖像是最後的操作，它與文件大小和壓縮類型無關。這里有一種簡單的腳本可以塊度地識別圖像文件集：

Image類包含允許您操作圖像內區域的方法。為了從圖像中提取子矩形，使用crop()方法。

一個區域是一個4元組，其中坐標為（左，上，右，下）。該Python圖像庫使用左上角坐標為（0，0）的坐標系統。同樣值得注意的是，坐標是指像素間的位置，因此上例中的區域正好為300x300的像素。

該區域現在能以某種方法進行處理並粘貼回去。

當將區域粘貼回去時，區域的大小必須准確地匹配給定的區域。此外，區域不能拓展到圖像之外。然而，原始圖像和區域的模式不必相匹。如果相同，則區域會在被粘貼前自動地轉換（有關詳細信息，請參閱下面的 顏色轉換 部分）。

這里有一個額外的例子：

對於更高級的技巧，paste方法可以將透明掩碼（transparency mask）作為可選參數。在掩碼中，數值255被粘貼的圖像在該位置是不透明的（即，被粘貼的圖像就是原圖粘貼）。數值0表示被粘貼的圖像是完全透明的。在0和255之間的數值表示不同級別的透明程度。例如，粘貼一個RGBA圖像並將其作為掩碼會粘貼圖像的不透明部分，但不會粘貼其透明背景。

該Python圖像庫也允許您在多頻段圖像中的單個頻段中進行工作，例如RGB圖像。split方法創造了新的圖像集，每一個都包含了來自原始多頻段圖像的一個頻段。合並函數將一個模式和圖像組作為輸入，並將其組合為新圖像。下面示例交換了一個RGB圖像的三個頻段：

值得注意的是，對一個單波段圖像而言， split() 返回圖像本身。要在單個顏色頻段上工作，您可能需要首先將圖像轉換為"RGB"。

PIL.Image.Image 類包含調整（ resize() ）和旋轉（ rotate() ）一個圖像的方法。前者通過輸入元組來確定新的圖片大小，後者通過輸入的角度以逆時間旋轉圖片。

若要90度旋轉圖像，您即可以使用 rotate() 方法，也可以使用 transpose() 方法。後者還可以在水平或垂直軸周圍翻轉圖像。

transpose(ROTATE)也可以和 rotate() 執行的結果相同，前提是rotate()中的expand標志設置為真，用以提供圖像尺寸的相同更改。

圖像轉換的一種更一般的形式是通過 transform() 方法執行。

該Python圖像庫允許您使用convert()方法在不同的像素表示間轉換圖像。

該庫可以在每個支持的模式和「L」以及「RGB」模式間進行轉換。為了在其他模式間進行轉換，您可能會使用到一個中間圖像（通常為「RGB」圖像）。

該Python圖像庫提供了大量的方法和模塊用於增強圖像。

ImageFilter 模塊包含了許多能和 filter() 方法一起使用的預定義的增強過濾器。

point() 方法用於翻譯圖像的像素值（如圖像對比度操作）。在多數情況下，一個函數對象期望一個傳遞給方法的參數。每一個像素都按照函數進行處理：

使用以上方法，您可以快速地在圖像上應用任何簡單的表達式。您還可以通過結合 point() 和 paste() 方法來有選擇性地修改圖像：

以下語法用於創造掩碼：

Python僅評估確定結果所需的邏輯表達部分，並返回作為表達結果檢查的最後值。因此，如果以上表達式為假（0），Python不再查看第二個操作數，並返回0。相反地，返回255。

對更先進的圖像增強，您可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。一旦從圖像創建，增強對象可用於快速嘗試不同的設置。

您可以通過這種方式調整對比度、亮度、顏色平衡和銳度。

該Python圖像庫包含一些對圖像序列（也稱為動畫支持）的基礎支持。支持的序列格式包括FLI/FLC，GIF，以及一些實驗格式。TIgFF文件還可以包含多個幀。

當您打開一個序列文件，PIL自動地導入序列的第一幀。您可以使用seek並告訴方法在不同幀之間移動：

如例所見，當序列結束時，您會得到一個 EOFError 異常。

下列類允許您使用for語句循環序列：

該Python圖像庫包含在PostScript列印機上列印圖像、文本以及圖形的功能。下面是一個簡單的示例：

如早前描述的一樣， Image 模塊中的 open() 函數用於打開圖像文件。在大部分情況下，您簡單地傳入文件名作為一個參數。Image.open能作為文本管理器：

您可以使用一個類文件對象來代替文件名。這個對戲必須實現必須實現file.read、file.seek和file.tell方法，且必須以二進制模式打開。

要從二進制數據中讀取圖像，請使用 Bytes10 類：

請注意，庫在閱讀圖像頭部之前會倒帶文件（使用seek(0)）。此外，當讀取圖像數據時（通過load方法），還將使用seek。如果圖像文件嵌入到較大的文件中，例如tar文件，您可以使用 ContainerIO 或 TarIO 模塊來訪問它。

一些解碼器允許您在從文件中讀取圖像時對其進行操作。這通常被用於創建縮略圖（當速度遠大於質量時）和列印到單色激光列印機（當只需要圖像的灰度版本時）的解碼過程。

draft()方法操縱打開但尚未載入的圖像，以便盡可能與給定的模式和大小匹配。這是通過重新配置圖像解碼器來完成的。

這只適用於JPEG和MPO文件。

列印結果如下：

值得注意的是，生成的圖像可能不會精確地匹配要求的模式和尺寸。為了確保圖像不大於給定的尺寸，請使用thumbnail方法。

『柒』 python的pillow庫怎麼處理灰度圖像

Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉換以及基本的圖像處理操作等。
1）使用 Image 類
PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創建這個類的實例；你可以從文件載入圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創建。
要從文件載入圖像，可以使用open( )函數，在Image模塊中：
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

載入成功後，將返回一個Image對象，可以通過使用示例屬性查看文件內容：

>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 這個屬性標識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數量和名稱，以及像素類型和深度。常見的modes 有 「L」 (luminance) 表示灰度圖像, 「RGB」 表示真彩色圖像, and 「CMYK」 表示出版圖像。
如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。
只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：
im.show()

2）讀寫圖像
PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數從磁碟讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據文件內容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。
載入文件，並轉化為png格式：

"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二個參數可以指定文件格式。
3）創建縮略圖
縮略圖是網路開發或圖像軟體預覽常用的一種基本技術，使用Python的Pillow圖像庫可以很方便的建立縮略圖，如下：
# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代碼對photoshop下的jpg圖像文件全部創建縮略圖，並保存，glob模塊是一種智能化的文件名匹配技術，在批圖像處理中經常會用到。
注意：Pillow庫不會直接解碼或者載入圖像柵格數據。當你打開一個文件，只會讀取文件頭信息用來確定格式，顏色模式，大小等等，文件的剩餘部分不會主動處理。這意味著打開一個圖像文件的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關。
4）圖像的剪切、粘貼與合並操作
Image 類包含的方法允許你操作圖像部分選區，PIL.Image.Image.crop 方法獲取圖像的一個子矩形選區，如：

# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形選區有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的坐標。這個庫以左上角為坐標原點，單位是px，所以上訴代碼復制了一個 200×200 pixels 的矩形選區。這個選區現在可以被處理並且粘貼到原圖。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

當你粘貼矩形選區的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區不能在圖像外。然而你不必保證矩形選區和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區會被自動轉換顏色。
5）分離和合並顏色通道
對於多通道圖像，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成後重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

對於split（ ）函數，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。
6）幾何變換
對圖像進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函數的參數是一個新圖像大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉角度。在Pillow中，對於一些常見的旋轉作了專門的定義：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）顏色空間變換
在處理圖像時，根據需要進行顏色空間的轉換，如將彩色轉換為灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）圖像濾波
圖像濾波在ImageFilter 模塊中，在該模塊中，預先定義了很多增強濾波器，可以通過filter( )函數使用，預定義濾波器包括：
BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值濾波，CONTOUR找輪廓，FIND_EDGES邊緣檢測，使用該模塊時，需先導入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)
conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)
edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
imgF.show()
outF.show()
conF.show()
edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模塊還包括一些擴展性強的濾波器：
class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

『捌』 為什麼人工智慧用Python

這屬於一種誤解，人工智慧的核心演算法是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智慧領域最重要的語言。
Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，復雜的數據結構大多隻能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。
而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。

『玖』 python可以用來處理圖像嗎

可以的，
PythonWare公司提供了免費的Python圖像處理工具包PIL(Python Image Library),該軟體包提供了基本的圖像處理功能，如：

改變圖像大小，旋轉圖像，圖像格式轉換，色場空間轉換，圖像增強，直方圖處理，插值和濾波等等。雖然在這個軟體包上要實現類似MATLAB中的復雜的圖像處理演算法並不太適合，但是Python的快速開發能力以及面向對象等等諸多特點使得它非常適合用來進行原型開發。

在PIL中，任何一副圖像都是用一個Image對象表示，而這個類由和它同名的模塊導出，因此，最簡單的形式是這樣的：

import Image img = Image.open(「dip.jpg」)
注意：第一行的Image是模塊名；第二行的img是一個Image對象；
Image類是在Image模塊中定義的。關於Image模塊和Image類，切記不要混淆了。現在，我們就可以對img進行各種操作了，所有對img的
操作最終都會反映到到dip.img圖像上。

PIL提供了豐富的功能模塊：Image,ImageDraw,ImageEnhance,ImageFile等等。最常用到的模塊是
Image,ImageDraw,ImageEnhance這三個模塊。下面我對此分別做一介紹。關於其它模塊的使用請參見說明文檔.有關PIL軟體包和
相關的說明文檔可在PythonWare的站點www.Pythonware.com上獲得。

Image模塊：

Image模塊是PIL最基本的模塊，其中導出了Image類，一個Image類實例對象就對應了一副圖像。同時，Image模塊還提供了很多有用的函數。

（1）打開一文件：
import Image img = Image.open(「dip.jpg」)

這將返回一個Image類實例對象，後面的所有的操作都是在img上完成的。

（2）調整文件大小:

import Image img = Image.open("img.jpg") new_img = img.resize
((128,128),Image.BILINEAR) new_img.save("new_img.jpg")

原來的圖像大小是256x256,現在，保存的new_img.jpg的大小是128x128。

就是這么簡單，需要說明的是Image.BILINEAR指定採用雙線性法對像素點插值。

在批處理或者簡單的Python圖像處理任務中，採用Python和PIL（Python Image Library）的組合來完成圖像處理任務是一個很不錯的選擇。設想有一個需要對某個文件夾下的所有圖像將對比度提高2倍的任務。用Python來做將是十分簡單的。當然，我也不得不承認Python在圖像處理方面的功能還比較弱，顯然還不適合用來進行濾波、特徵提取等等一些更為復雜的應用。我個人的觀點是，當你要實現這些「高級」的演算法的時候，好吧，把它交給MATLAB去完成。但是，如果你面對的只是一個通常的不要求很復雜演算法的圖像處理任務，那麼，Python圖像處理應該才是你的最佳搭檔。

『拾』 如何python pil開發圖像識別

1. 簡介。

圖像處理是一門應用非常廣的技術，而擁有非常豐富第三方擴展庫的 Python 當然不會錯過這一門盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的圖像處理庫，目前版本為 1.1.7，我們可以在這里下載學習和查找資料。

Image 類是 PIL 庫中一個非常重要的類，通過這個類來創建實例可以有直接載入圖像文件，讀取處理過的圖像和通過抓取的方法得到的圖像這三種方法。

2. 使用。

導入 Image 模塊。然後通過 Image 類中的 open 方法即可載入一個圖像文件。如果載入文件失敗，則會引起一個 IOError ；若無返回錯誤，則 open 函數返回一個 Image 對象。現在，我們可以通過一些對象屬性來檢查文件內容，即：

1 >>> import Image
2 >>> im = Image.open("j.jpg")
3 >>> print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB

這里有三個屬性，我們逐一了解。

format : 識別圖像的源格式，如果該文件不是從文件中讀取的，則被置為 None 值。

size : 返回的一個元組，有兩個元素，其值為象素意義上的寬和高。

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

現在，我們可以使用一些在 Image 類中定義的方法來操作已讀取的圖像實例。比如，顯示最新載入的圖像：

1 >>>im.show()
2 >>>

輸出原圖：

3.5 更多關於圖像文件的讀取。

最基本的方式：im = Image.open("filename")

類文件讀取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

字元串數據讀取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從歸檔文件讀取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就練習到這里。其他函數的功能可點擊這里進一步閱讀。