Python图像处理与计算机视觉

Python已成为广泛使用的编程语言之一。近年来，在图像处理与计算机视觉领域中，Python的应用日益广泛。该领域中集成了许多功能完善且易于使用的图像处理与计算机视觉工具包...等知名库件。这些库则提供了丰富且强大的功能集合...等基础组件。本文旨在深入探讨Python在图像处理及计算机视觉领域的相关技术与应用。

一、图像处理

图像处理主要是一种借助数字计算对图像进行处理的技术。在Python生态系统中有很多库支持图像处理工作，其中两个非常著名的库是OpenCV和Pillow。

图像处理主要是一种借助数字计算对图像进行处理的技术。在Python生态系统中有很多库支持图像处理工作,其中两个非常著名的库是OpenCV和Pillow。

1. OpenCV

OpenCV是一款广泛使用的开源计算机视觉工具包，在多个领域中得到了广泛应用和高度评价。它不仅支持多种编程语言和多种开发平台（如C++），其中一种主要编程语言是Python。该库提供了大量实用的图像处理功能（如图像读取与显示操作），能够实现图像的放大缩小（scaling）、旋转（rotation）、滤波（filtering）以及边缘检测等功能。这些功能涵盖了从基础到高级的应用场景需求。

1. 读取图像

OpenCV利用cv2.imread()函数解析图像文件，并以一个numpy数组的形式呈现图像数据。其中每一个元素对应着图片的具体像素值信息。

 import cv2

    
 img = cv2.imread('image.jpg')
    
    
    
    
    代码解读

1. 显示图像

OpenCV可以通过cv2.imshow()函数呈现图像{}

 cv2.imshow('image', img)

    
 cv2.waitKey(0)
    
 cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
    
    代码解读

1. 图像缩放

OpenCV可通过cv2.resize()函数来实现图像缩放。该函数要求输入原图像、目标尺寸以及插值方法等参数。

    resized_img = cv2.resize(img, (500, 500), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    
    代码解读

1. 图像旋转

OpenCV中使用getRotationMatrix2D函数和warpAffine函数来完成图像的旋转变换，需要指定旋转中心、旋转角度和缩放因子。

 (h, w) = img.shape[:2]

    
 center = (w // 2, h // 2)
    
 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)
    
 rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))
    
    
    
    
    代码解读

1. 图像滤波

OpenCV利用cv2.filter2D()函数执行图像滤波操作；该操作需接收输入包括原始图像与滤波核

 kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25

    
 filtered_img = cv2.filter2D(img,-1,kernel)
    
    
    
    
    代码解读

1. 边缘检测

OpenCV能够基于cv2.Canny()函数来完成图像的边缘检测过程，并要求输入原始图像以及边缘阈值参数。

    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
    
    
    代码解读

1. Pillow

作为基于Python语言开发的开源图像处理工具包Pillow，在支持JPG PNG BMP GIF等多种常见图片格式的基础上提供了丰富的一系列经典图像操作功能这些功能包括用于图片读取显示颜色转换以及增强等基本操作详细的列举了Pillow库中常用的几个核心函数及其使用方法

1. 读取图像

Pillow可以利用Image.open()函数读取图像文件，并生成一个Image对象表示图像。

 from PIL import Image

    
 img = Image.open('image.jpg')
    
    
    
    
    代码解读

1. 显示图像

Pillow可以通过Image.show()函数显示图像。

    img.show()
    
    
    代码解读

1. 图像缩放

Pillow借助Image.resize()函数能够执行图像缩放操作，在执行时需要指定目标尺寸以及所使用的插值算法。

    resized_img = img.resize((500,500), resample=Image.BILINEAR)
    
    
    代码解读

1. 图像旋转

Pillow可以利用Image.rotate()函数来实现图像旋转，并且必须指定旋转角度和缩放方法

    rotated_img = img.rotate(45, resample=Image.BILINEAR)
    
    
    代码解读

1. 图像滤波

Pillow支持基于ImageFilter模块的一系列图像滤波操作包括但不限于模糊处理增强锐度以及边缘识别技术

 from PIL import ImageFilter

    
 blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)
    
    
    
    
    代码解读

1. 图像增强

Pillow能够利用ImageEnhance模块进行图像增强操作，包括亮度调节、对比度校正和色彩均衡等

 from PIL import ImageEnhance

    
 brightness_enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
    
 brightened_img = brightness_enhancer.enhance(1.5)
    
    
    
    
    代码解读

二、计算机视觉

计算机视觉主要应用领域是利用计算科学与工程学技术从图像与视频中提取信息。该语言包含丰富功能库支持计算机视觉任务，其中包括OpenCV、Scikit-image等。

1. 特征提取

特征提取是计算机视觉中的重要工作内容，在图像处理过程中从数据中获取有价值的信息，并以此为基础实现目标识别与分类等功能。Python提供了丰富的工具和技术手段来实现这一过程中的关键步骤

1. Harris角点检测

Harris corner detection represents a feature extraction technique that relies on the variation of grayscale values within an image. It is applicable across various scenarios such as image matching and target tracking. In OpenCV, the functionality to detect Harris corners is provided through the cv2.cornerHarris() function.

 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    
 gray = np.float32(gray)
    
 dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
    
 img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]
    
    
    
    
    代码解读

1. SIFT特征提取

SIFT是一种经典的基于局部特征的图像描述子生成技术，在多个领域中应用广泛，在图像匹配和目标识别等任务中表现出色；OpenCV支持使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数进行SIFT描述子的提取过程。

 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

    
 kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)
    
 img = cv2.drawKeypoints(img, kp, outImage=np.array([]), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
    
    
    
    
    代码解读

1. HOG特征提取

HOG是一种以梯度方向为基础的图像特征提取方法，并适用于人体检测、行人识别等多种应用场景。基于Scikit-image库的skimage模块中提供了现成的hog()函数来执行HOG特征提取过程。

 from skimage.feature import hog

    
 fd, hog_image = hog(gray, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16), cells_per_block=(1, 1), visualize=True, multichannel=False)
    
    
    
    
    代码解读

1. 目标检测

目标检测属于计算机视觉领域的一种任务，在图像中识别特定的目标。Python包含多种方法来执行目标检测任务。

1. Haar特征级联检测器

该方法是一种以Haar特征为基础的目标识别技术，并可用于多类物体如人脸和车辆的识别。Python库OpenCV提供了cv2.CascadeClassifier()函数来实现该算法。

 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

    
 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
    
 for (x, y, w, h) in faces:
    
     cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    
    
    
    
    代码解读

1. 使用深度学习模型

深度学习模型不仅限于目标检测和图像分类任务的应用。在Python编程语言中，存在众多成熟的深度学习框架可供选择。
以下将提供一个完整的Keras代码演示来实现目标检测。

 from keras.models import load_model

    
 model = load_model
    
    
    
    
    代码解读