如何利用Python 圖像庫完成各種圖像處理任務(wù)?
介紹數(shù)字圖像處理由涉及在計算機(jī)上處理圖像的各種技術(shù)和方法組成。對圖像進(jìn)行各種類型的操作,構(gòu)成數(shù)字圖像處理。了解圖像實際上是什么圖像基本上是二維信號。信號函數(shù)是 f(x,y),其中 x 和 y 在某個點(diǎn)的值生成該點(diǎn)的像素。圖像基本上是一個由 0 到 255 之間的數(shù)字組成的二維數(shù)組。圖像處理涉及多種因素。圖像處理有幾個主要動機(jī)。圖像處理幫助改進(jìn)我們存儲的數(shù)字信息。使圖像處理自動化。更好的圖像優(yōu)化,實現(xiàn)高效的存儲和傳輸。這些年來,圖像處理有了很大的進(jìn)步,圖像處理的現(xiàn)代商業(yè)應(yīng)用也很多。
圖像處理用途
1. 圖像校正、銳化和分辨率校正
通常,我們希望我們可以將舊圖像做得更好。這在今天是可能的。縮放、銳化、邊緣檢測、高動態(tài)范圍編輯都屬于這一類。所有這些步驟都有助于增強(qiáng)圖像。大多數(shù)編輯軟件和圖像校正代碼都可以輕松完成這些操作。
2. 編輯應(yīng)用程序和社交媒體的過濾器
如今,大多數(shù)編輯應(yīng)用程序和社交媒體應(yīng)用程序都提供過濾器。
以上是原始圖像和過濾后的圖像的示例。濾鏡使圖像看起來更具視覺吸引力。濾鏡通常是一組函數(shù),可以更改圖像中的顏色和其他方面,使圖像看起來不同。過濾器是圖像處理的一個有趣應(yīng)用。
3.醫(yī)療技術(shù)
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,圖像處理用于各種任務(wù),如 PET 掃描、X 射線成像、醫(yī)學(xué) CT、紫外線成像、癌細(xì)胞圖像處理等等。將圖像處理引入醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域極大地改善了診斷過程。
左邊的圖像是原始圖像。右邊的圖像是經(jīng)過處理的圖像。我們可以看到處理后的圖像要好得多,可以用于更好的診斷。
4.計算機(jī)/機(jī)器視覺
圖像處理最有趣和最有用的應(yīng)用之一是計算機(jī)視覺。計算機(jī)視覺用于使計算機(jī)看到、識別事物,并將整個環(huán)境作為一個整體進(jìn)行處理。計算機(jī)視覺的一個重要用途是自動駕駛汽車、無人機(jī)等。CV 有助于障礙物檢測、路徑識別和理解環(huán)境。
這就是典型的計算機(jī)視覺對汽車自動駕駛儀的工作方式。計算機(jī)接收實時鏡頭并分析其他汽車、道路和其他障礙物。
5. 模式識別
模式識別是圖像處理的一部分,涉及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。圖像處理用于找出圖像中的各種模式和方面。模式識別用于手寫分析、圖像識別、計算機(jī)輔助醫(yī)療診斷等。
6.視頻處理
視頻基本上是圖像的快速移動。視頻處理中使用了各種圖像處理技術(shù)。視頻處理的一些方法是噪聲去除、圖像穩(wěn)定、幀速率轉(zhuǎn)換、細(xì)節(jié)增強(qiáng)等等。Python 圖像處理入門讓我們從 Python 中的一些基本圖像相關(guān)任務(wù)開始。我們將使用 PIL。
Python 圖像庫用于各種圖像處理任務(wù)。安裝pip install pillow

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