Python图像映射函数 python中的映射
python处理图片数据？
生成一张纯色的图片
在昌邑等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站设计、成都网站制作 网站设计制作定制网站,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,全网整合营销推广,成都外贸网站制作,昌邑网站建设费用合理。
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
批量生成图片
上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。
本地生成的图片
封装成函数
前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。
本地生成的图片
数字图像处理Python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波
import CV2
import copy
import numpy as np
import random
使用的是pycharm
因为最近看了《银翼杀手2049》，里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了
要求是灰度图像，所以第一步先把图像转化成灰度图像
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
第一个任务是利用分段函数增强灰度对比，我自己随便写了个函数大致是这样的
def chng(a):
if a 255/3:
b = a/2
elif a 255/3*2:
b = (a-255/3)*2 + 255/6
else:
b = (a-255/3*2)/2 + 255/6 +255/3*2
return b
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = copy.deepcopy(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
下一步是直方图均衡化
# histogram equalization
def hist_equal(img, z_max=255):
H, W = img.shape
# S is the total of pixels
S = H * W * 1.
out = img.copy()
sum_h = 0.
for i in range(1, 255):
ind = np.where(img == i)
sum_h += len(img[ind])
z_prime = z_max / S * sum_h
out[ind] = z_prime
out = out.astype(np.uint8)
return out
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声（代码来源于网络）
不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了
用到了random.gauss()
percentage是噪声占比
def GaussianNoise(src,means,sigma,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)
if NoiseImg[randX, randY] 0:
NoiseImg[randX, randY]=0
elif NoiseImg[randX, randY]255:
NoiseImg[randX, randY]=255
return NoiseImg
def PepperandSalt(src,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
if random.randint(0,1)=0.5:
NoiseImg[randX,randY]=0
else:
NoiseImg[randX,randY]=255
return NoiseImg
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
下面开始均值滤波和中值滤波了
就以n x n为例，均值滤波就是用这n x n个像素点灰度值的平均值代替中心点，而中值就是中位数代替中心点，边界点周围补0；前两个函数的作用是算出这个点的灰度值，后两个是对整张图片进行
#均值滤波模板
def mean_filter(x, y, step, img):
sum_s = 0
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:
sum_s += 0
else:
sum_s += img[k][m] / (step*step)
return sum_s
#中值滤波模板
def median_filter(x, y, step, img):
sum_s=[]
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:
sum_s.append(0)
else:
sum_s.append(img[k][m])
sum_s.sort()
return sum_s[(int(step*step/2)+1)]
def median_filter_go(img, n):
img1 = copy.deepcopy(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = median_filter(i, j, n, img)
return img1
def mean_filter_go(img, n):
img1 = copy.deepcopy(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = mean_filter(i, j, n, img)
return img1
完整main代码如下：
if __name__ == "__main__":
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = copy.deepcopy(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
meanimg3 = mean_filter_go(covereqps, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)
meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)
CV2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)
meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)
medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', medimg3)
medimg5 = median_filter_go(covereqg, 5)
CV2.imwrite('medimg5.png', medimg5)
medimg7 = median_filter_go(covereqg, 7)
CV2.imwrite('medimg7.png', medimg7)
medimg4 = median_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('medimg4.png', medimg4)
Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置
为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x，y轴名称
1.2.5 添加x，y轴范围
1.2.6 添加x，y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。
合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1：使用rcParams设置
2.2.3 方法2：plot内设置
2.2.4 方法3：plot内简化设置
方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。
Python如何图像识别？
1. 简介。
图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
2. 使用。
导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：
1 import Image
2 im = Image.open("j.jpg")
3 print im.format, im.size, im.mode
4 JPEG (440, 330) RGB
这里有三个属性，我们逐一了解。
format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。
size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。
mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。
现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：
1 im.show()
2
输出原图：
3. 函数概貌。
3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )
3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :
crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。
paste() :
merge() :
1 box = (100, 100, 200, 200)
2 region = im.crop(box)
3 region.show()
4 region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
5 region.show()
6 im.paste(region, box)
7 im.show()
其效果图为：
旋转一幅图片：
1 def roll(image, delta):
2 "Roll an image sideways"
3
4 xsize, ysize = image.size
5
6 delta = delta % xsize
7 if delta == 0: return image
8
9 part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
10 part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
13
14 return image
3.3 几何变换。
3.3.1 简单的几何变换。
1 out = im.resize((128, 128)) #
2 out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。
3 out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。
4 out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。
5 out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。
6 out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。
7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。
各个调整之后的图像为：
图片1：
图片2：
图片3：
图片4：
3.3.2 色彩空间变换。
convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。
3.3.3 图像增强。
Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。
1 import ImageFilter
2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
3 imfilter.show()
3.4 序列图像。
即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。
1 import Image
2 im.seek(1) # skip to the second frame
3
4 try:
5 while 1:
6 im.seek( im.tell() + 1)
7 # do something to im
8 except EOFError:
9 pass
3.5 更多关于图像文件的读取。
最基本的方式：im = Image.open("filename")
类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)
字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))
从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)
基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。
python有多少内置函数
Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。
python高阶函数有哪些
1、map
map()函数接受两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。
举例，比如我们有一个函数f(x)=x*2，要把这个函数作用在一个list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
9]上，就可以用map()实现。
def f(x):
... return x*2
...
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x*2，还可以计算任意复杂的函数，比如把这个list所有的数字转为字符串：
list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]
2、reduce
reduce是把一个函数作用在一个序列[x1, x2,
x3……]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累计计算。简单来说，就是先计算x1和x2的结果，再拿结果与x3计算，依次类推。比如说一个序列求和，就可以用reduce实现。
from functools import reduce
def add(x, y):
... return x + y
...
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
也就是说，假设python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码。
3、filter
用于过滤序列，和map函数类似，filter也接收一个函数和一个序列，不同于map的是，filter把传入的函数依次作用于每一个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素，例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))
# 结果: ["A", "B", "C"]
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个筛选函数。
4、sorted
无论冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较，但如果是字符串或者两个dict呢?直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来，Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]
此外，sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：
sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
文章名称：Python图像映射函数 python中的映射
本文地址：http://shouzuofang.com/article/dooogpe.html