3段Python图像处理的实用代码的分享

目录
  • 前言
  • 边缘检测
  • 将照片变成素描风格
  • 判断形状

前言

今天给大家分析3个计算机视觉方向的Python实用代码,主要用到的库有:

  • opencv-python
  • numpy
  • pillow

要是大家所配置的环境当中没有这几个模块的话,可先用pip命令下载安装:

pip install opencv-python numpy pillow

边缘检测

边缘检测的基本思想就是简化图像信息,使用边缘线代表图像所携带信息,而这次我们要用到的则是Canny边缘检测算子,在Opencv当中需要调用的是cv.canny()方法即可,代码如下:

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('导入图像的路径',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
.........
plt.show()

output:

将照片变成素描风格

我们最终要实现的目的在于将照片变成素描风格,大致的逻辑在于首先需要将图片变成灰色图像然后反转,在反转之后进行模糊化处理,代码如下:

import cv2
img = cv2.imread("导入照片的路径")

## 将照片灰度化处理
gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
## 将灰度化的照片反转处理
inverted_gray_image = 255-gray_image
## 将反转的照片模糊化处理
blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)
## 再一次的进行反转
inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image
### 颜色减淡混合处理
sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

cv2.imshow("Original Image",img)
cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck)
cv2.waitKey(0)

output:

判断形状

现在我们需要来判断图片当中图形的轮廓,而识别轮廓的算法在opencv模块当中是有内置的,代码如下:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 导入照片
img = cv2.imread('3.png')
# 将照片灰度化处理,当然要是您的照片已经是黑白的,就可以跳过这一步
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# setting threshold of the gray image
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 识别轮廓的方法
contours, _ = cv2.findContours(
    threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

i = 0
for contour in contours:
    # cv2.approxPloyDP() function to approximate the shape
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
    # 找到图片的中心点
    M = cv2.moments(contour)
    if M['m00'] != 0.0:
        x = int(M['m10'] / M['m00'])
        y = int(M['m01'] / M['m00'])
    # 将轮廓的名字放在各个图形的中央
    if len(approx) == 3:
        cv2.putText(img, 'Triangle', (x, y),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 0), 2)
    elif len(approx) == 4:
        .......
    elif len(approx) == 5:
        ......
    elif len(approx) == 6:
        ......
    else:
        ......

# 将最后的图形呈现出来
cv2.imshow('shapes', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

output:

是不是简单又实用?

到此这篇关于3段Python图像处理的实用代码的分享的文章就介绍到这了,更多相关Python图像处理内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python图像运算之图像阈值化处理详解

    目录 一.图像阈值化 二.固定阈值化处理 1.二进制阈值化 2.反二进制阈值化 3.截断阈值化 4.阈值化为0 5.反阈值化为0 三.自适应阈值化处理 四.总结 一.图像阈值化 图像阈值化(Binarization)旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定值的像素,从而提取图像中的物体,将图像的背景和噪声区分开来. 灰度化处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.阈值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常见的阈值化算法如公式(1)所示: 当某个像素点的灰度Gray(i,j)小于

  • 基于python使用Pillow做动态图在图中生成二维码以及图像处理

    目录 1.什么是Pillow 2.pillow图像处理的简单使用 图片信息显示 修改图片尺寸 裁剪旋转图片 为图片添加水印 生成gif图片 1.什么是Pillow 首先我们需要了解一下PIL(Python Imaging Library),它是Python2中非常强大的图像处理标准库,但只支持到Python2.7.Pillow是在PIL的基础上创建了兼容的版本,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性. 安装: pip install pillow 其中Image是pillow库的一个常

  • 详解python如何通过numpy数组处理图像

    如图,以该猫咪图片为例(忽略水印).将该文件命名为cat.jpg,并对其展开以下操作. 使用PIL库进行灰度处理 from PIL import Image import numpy as np # 读取图像,并转化为数组 im = np.array(Image.open("cat.jpg")) # 灰度处理公式 gray_narry = np.array([0.299, 0.587, 0.114]) x = np.dot(im, gray_narry) # 数组转图片 gray_ca

  • Python图像运算之图像点运算与灰度化处理详解

    目录 一.图像点运算概念 二.图像灰度化处理 三.基于像素操作的图像灰度化处理 1.最大值灰度处理方法 2.平均灰度处理方法 3.加权平均灰度处理方法 四.总结 一.图像点运算概念 图像点运算(Point Operation)指对于一幅输入图像,将产生一幅输出图像,输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定.点运算实际上是灰度到灰度的映射过程,通过映射变换来达到增强或者减弱图像的灰度.还可以对图像进行求灰度直方图.线性变换.非线性变换以及图像骨架的提取.它与相邻的像素之间没有运算关系,是一种简

  • python 包之 Pillow 图像处理教程分享

    目录 一.安装 二.打开图片 三.转换格式并保存 四.创建缩略图 五.获取图片属性 六.图片信息 七.调色板 八.画板 九.图片模式 十.模式转换 十一.矩阵模式转换 十二.图片尺寸 十三.通道分离 十四.复制.裁剪.粘贴.合并 十五.几何变换 十六.高级图片处理 十七.滤波器处理 十八.设置透明度合成两张图 十九.设置模式合成两张图 二十.草稿模式 二十一.获取通道名称 二十二.获取包围盒 二十三.获取像素值 二十四.获取图片极值 二十五.指定位置像素值 二十六.获取图像直方图 二十七.内存分

  • 基于Python制作图像完美超分处理工具

    目录 前言 安装 使用 图片超分 视频超分 项目说明 代码说明 总结 前言 很久没更新这个专栏了,最近比较忙.前段时间看到了这个模型觉着很有意思,弄下来自己玩了玩,但是没时间写文章,一直搁置到现在. 废话不多说,先上Github地址: RealBasicVSR地址 从给出的效果来看,还是很不错的,左侧是超分后的画面,右边是原画质,得到明显提升.下面我说一下我的安装过程,还有一些使用中的踩坑,让大家去测试项目的时候可以提前规避. 安装 项目拉下来之后,我们先打开README,看看说明. 安装的步骤

  • python PIL Image 图像处理基本操作实例

    1. 图片加载.灰度图. 显示和保存 from PIL import Image img = Image.open('01.jpg') imgGrey = img.convert('L') img.show() imgGrey.show() img.save('img_copy.jpg') imgGrey.save('img_gray.jpg') 2. 图片宽.高.通道模式.平均值获取 from PIL import Image import numpy as np img = Image.op

  • 3段Python图像处理的实用代码的分享

    目录 前言 边缘检测 将照片变成素描风格 判断形状 前言 今天给大家分析3个计算机视觉方向的Python实用代码,主要用到的库有: opencv-python numpy pillow 要是大家所配置的环境当中没有这几个模块的话,可先用pip命令下载安装: pip install opencv-python numpy pillow 边缘检测 边缘检测的基本思想就是简化图像信息,使用边缘线代表图像所携带信息,而这次我们要用到的则是Canny边缘检测算子,在Opencv当中需要调用的是cv.can

  • python图像处理-利用一行代码实现灰度图抠图

    目录 一行代码实现灰度图抠图 Python抠图程序源码 准备 程序构思 完整代码截图如下,每条语句均有功能注释 一行代码实现灰度图抠图 抠图是ps的最基本技能,利用python可以实现用一行代码实现灰度图抠图. 基础算法是确定图像二值化分割阈值的大津法,将图像分成背景和前景两部分,最大化背景和前景之间的类间方差. 具体理论部分可以搜索大津法了解一下,代码部分只要在调用threshold的函数中,参数选择THRESH_OTSU就可以调用大津法分割 ret1, th1 = cv2.threshold

  • Python开发的实用计算器完整实例

    本文实例讲述了Python开发的实用计算器.分享给大家供大家参考,具体如下: 实现功能:图形界面PyQt,输入框,+,-,*,/ :乘方 ,开方 ,取余,清零. 1. Python代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Author : Mr.LiuYC Created on 2014-09-30 E-Mail : liuyanchen0725@gmail.com Introduction: 简易计算器 实现图形界面PyQt,输

  • Python图像处理模块ndimage用法实例分析

    本文实例讲述了Python图像处理模块ndimage用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 原始图像 1 代码 from scipy import misc from scipy import ndimage import matplotlib.pyplot as plt face = misc.face()#face是测试图像之一 plt.figure()#创建图形 plt.imshow(face)#绘制测试图像 plt.show()#原始图像 2 运行结果 二 高斯滤波 1 代码 fro

  • python生成验证码图片代码分享

    本文实例为大家分享了python生成验证码图片代码,分享给大家供大家参考,具体内容如下 基本上大家使用每一种网络服务都会遇到验证码,一般是网站为了防止恶意注册.发帖而设置的验证手段.其生成原理是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR).下面就详细讲解如何生成验证码. 所需环境 除了配置好的python环境外,还需要配有python中的PIL库,这是python中专门用来处理图片的库.用传统的pip install 方法或者下载源码 python setup.

  • Sublime开发python程序的示例代码

    本文介绍了Sublime开发python程序的示例代码,分享给大家,具体如下: 下载.安装Python程序 https://www.python.org/downloads/ 下载.安装 sublime http://www.sublimetext.com/ 关联python Preferences->Browers Packages ->Python ->Python.sublime-build 修改Python.sublime-build文件,增加python安装路径 { "

  • 用Python写一段用户登录的程序代码

    如下所示: #!/usr/bin/env python #coding: utf8 import getpass db = {} def newUser(): username = raw_input('username: ') if username in db: #添加打印颜色 print "\033[32;1m%s already exists![0m" % username else: #屏幕不显示密码,调用getpass.getpass() password = getpas

  • python 图像处理画一个正弦函数代码实例

    这篇文章主要介绍了python 图像处理画一个正弦函数代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import math size = 300 new_im = Image.new("RGBA",(size,size)) #创建一个空的图片 a_img = np.array(ne

  • 微信小程序实用代码段(收藏版)

    前言 排名不分先后,按自己的习惯来的. 总结经验,不喜勿喷哦~ 一.tab切换 <view class=" {{currentTab==0 ? 'select' : ''}}" data-current="0" bindtap="swichNav"> tab1</view> <view class=" {{currentTab==1 ? 'select' : ''}}" data-current=

  • python http服务flask架构实用代码详解分析

    依赖库 flask安装,使用豆瓣源加速. pip install flask -i https://pypi.douban.com/simple gevent安装,使用豆瓣源加速. pip install gevent -i https://pypi.douban.com/simple 代码 #!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : TestDemo @author : huyi @file : app.py @

随机推荐