Python编程图像处理入门知识有哪些?

【导语】关于Python编程，想必很多人都听说过吧，Python编程是现在很火的编程语言，受到很多人的喜爱，并且学成后就业前景也是非常不错的，当然Python编程也能进行图像处理，解决一些常见问题，那么Python编程图像处理入门知识有哪些?下面就来一起学习一下吧。

1、图像基础知识

图像都是由像素(pixel)构成的，即图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。

(1)二值图像二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色(像素为255)，要么为黑色(像素为0)。将灰度图像转换为二值图像的过程，常通过依次遍历判断实现，如果像素>=127则设置为255，否则设置为0。

(2)灰度图像灰度图像除了黑和白，还有灰色，它把灰度划分为256个不同的颜色，图像看着也更为清晰。将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作，通常包括下面几种方法：1) 浮点算法：Gray=R0.3+G0.59+B0.11;2) 整数方法：Gray=(R30+G59+B11)/100;3) 移位方法：Gray=(R28+G151+B77)>>8;4) 平均值法：Gray=(R+G+B)/3;(此程序采用算法)5) 仅取绿色：Gray=G;6) 加权平均值算法：根据光的亮度特性，公式: R=G=B=R0.299+G*0.587+B0.144通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。改变象素矩阵的RGB值，来达到彩色图转变为灰度图。

(3)彩色图像彩色图像是RGB图像，RGB表示红、绿、蓝三原色，计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的，即三色通道。

2、OpenCV读写图像

下面主要使用Python2.7和OpenCV进行讲解，首先调用"pip install opencv-python"安装OpenCV库

(1)读入图像

OpenCV读图像主要调用下面函数实现：img = cv2.imread(文件名,[,参数])参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)

(2)显示图像

显示图像调用函数如下：cv2.imshow(窗口名, 图像名)

(3)窗口等待

调用函数如下：cv2.waitKey(delay)键盘绑定函数，共一个参数，表示等待毫秒数，将等待特定的几毫秒，看键盘是否有输入，返回值为ASCII值。如果其参数为0，则表示无限期的等待键盘输入;参数>0表示等待delay毫秒;参数<0>

(4)删除所有窗口

调用函数如下：cv2.destroyAllWindows() 删除所有窗口cv2.destroyWindows() 删除指定的窗口5.写入图片调用函数如下：retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)

输出结果会显示出来，并且在文件夹下保存了一张名为“testyxz.jpg”的图像。

3、OpenCV像素处理

(1)读取像素

灰度图像直接返回灰度值，彩色图像则返回B、G、R三个分量。注意OpenCV读取图像是BGR存储显示，需要转换为RGB再进行图像处理。灰度图像：返回值 = 图像(位置参数)eg: test=img[88,42]彩色图像：返回值 = 图像[位置元素, 0 | 1 | 2 ] 获取BGR三个通道像素eg: blue=img[88,142,0] green=img[88,142,1] red=img[88,142,2]

(2)修改图像

修改图像如果是灰度图像则直接赋值新像素即可，彩色图像依次给三个值赋值即可。灰度图像：img[88,142] = 255彩色图像：img[88,142, 0] = 255img[88,142, 1] = 255img[88,142, 2] = 255彩色图像：方法二img[88,142] = [255, 255, 255]

输出结果如下所示：[158 107 64][255 255 255]255255255

以上就是Python编程图像处理入门知识介绍，不知道大家是不是学会了，想要从事Python编程，付出努力是必须的，希望大家找专业的老师进行学习，祝大家成功!