图像处理

多数图像处理与操作技术可以被两个库有效完成,它们是Python Imaging Library (PIL)与 OpenSource Computer Vision (OpenCV)。

下面是这两个库的简略介绍。

Python 图形库

Python Imaging Library ,或者叫PIL,简略来说, 是Python图像操作的核心库。不幸的是,它的开发陷入了停滞,最后一次更新是2009年。

对你而言幸运的是,存在一个活跃的PIL开发分支,叫做 Pillow 它很容易安装,运行在各个操作系统上,而且支持Python3。

安装

在安装Pillow之前,你应该先安装Pillow的前置部分。针对你的平台对此的特别指导可以在此找到 Pillow installation instructions.

完成之后,直接执行:

$ pip install Pillow

例子

from PIL import Image, ImageFilter
#读取图像
im = Image.open( 'image.jpg' )
#显示图像
im.show()

#过滤图像
im_sharp = im.filter( ImageFilter.SHARPEN )
#保存过滤过的图像到文件中
im_sharp.save( 'image_sharpened.jpg', 'JPEG' )

#分解图像到三个RGB不同的通道(band)中。
r,g,b = im_sharp.split()

#显示被插入到图像中的EXIF标记
exif_data = im._getexif()
exif_data

这里有一些Pillow库的例子: Pillow tutorial

开源计算机视觉(OpenCv)

OpenSource Computer Vision,其更广为人知的名字是OpenCv,是一个在图像操作与处理上 比PIL更先进的库。它可以在很多语言上被执行并被广泛使用。

安装

在Python中,使用OpenCV进行图像处理是通过使用 cv2NumPy 模块进行的。
installation instructions for OpenCV

可以指导你如何为你自己的项目进行配置。

NumPy可以从Python Package Index (PyPI)中下载:

$ pip install numpy

例子

from cv2 import *
import numpy as np
#读取图像
img = cv2.imread('testimg.jpg')
#显示图像
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#Applying Grayscale filter to image 作用Grayscale(灰度)过滤器到图像上
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#保存过滤过的图像到新文件中
cv2.imwrite('graytest.jpg',gray)

更多的OpenCV在Python运行例子在这里可以找到: collection of tutorials.