用Python进行图像处理：简单实用的方法

处理图像作为计算机视觉范畴里的关键应用实例之一, 有丰富的图像处理库存在, 致使图像处理变得简易且高效, 本文会讲述运用其来处理图像的基础要点以及常用技术。图像处理基础首先, 我们要知晓怎样去运用处理图像。我们平常会用到的库包含PIL、以及-image。首先,我们是从PIL库着手的。Copy codefrom PIL Image# 打开图像文件图源, 是以.open.jpg的方式, 被Image所打开, 形成img。# 显示图像img.show()# 获取图像尺寸width, img.sizeprint(f图像尺寸{width} x {})# 转换图像格式 img.(L) # 转为灰度图.show()图像处理技术1. 图像滤波图像处理里面, 图像滤波属于常见的技术, 它能够用来平滑图像, 或者增强图像特定的特征, 下面给出一个简单例子, 是关于使用进行均值滤波的:Copy codecv2# 使用进行均值滤波 cv2.(.jpg)等同于, cv2.blur, 5, 5, 这是进行5x5均值滤波。cv2.( Image, )cv2.(0)cv2.()2. 边缘检测辨认图像之中的边界以及轮廓信息会借助边缘检测来达成, 以-image展开的方式去进行边缘检测。Copy codefrom# 使用Sobel算子进行边缘检测edges .sobel()Image.(edges).show()3. 图像增强致力于改善图像视觉质量, 或者提取更多信息而去实现的图像增强工作, 下面呈现这般一个简单的对比度增强的示例情况:Copy codefrom PIL .(img) .(2.0) # 增强对比度.show()结论本文对运用来实施图像处理的相关基础知识以及常见常用技术予以了介绍, 借助使用PIL、和 -image这类库, 我们能够达成图像的读取、对其进行处理以及保存, 还有常见的一般图像处理操作得以实现, 图像处理属于一个有着广泛应用的领域, 期望本文能够为刚开始学习的人员提供一些有益帮助。