python图像处理初学者求助

发布网友发布时间：2022-04-22 10:44

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懂视网时间：2022-04-06 07:56

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前言

Github

效果

实现过程

整体代码

前言

看电影的时候发现一个照片墙的功能，觉得这样生成照片挺好玩的，于是就动手用Python做了一下，觉得用来作照片纪念的效果可能会不错。

P:后面了解到我想做的功能叫蒙太奇拼图，所以这篇博客记录先留着，闲下来会去看一下蒙太奇拼图的算法

Github

https://github.com/jiandi1027/photo.git

效果

在这里插入图片描述

实现过程

1.获取图片文件夹的图片个数N，将底图拆分成XY块区域，且使X * Y<N
（为了保证整体的协调，会舍弃几张图片，比如5张时可能只取22的4张图片）

	# 打开图片 
	base = Image.open(baseImgPath)
 base = base.convert('RGBA')
 # 获取图片文件夹图片并打乱顺序
 files = glob.glob(imagesPath + '/*.*') 
 random.shuffle(files)
 # 图片数量
 num = len(files)
	# 底图大小
 x = base.size[0]
 y = base.size[1]
 # 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量<num又成比例的最大整数
 yNum = int((num / (y / x)) ** 0.5)
 if yNum == 0:
 yNum = 1
 xNum = int(num / yNum)
 # 图片大小 因为像素没有小数点 为防止黑边所以+1
 xSize = int(x / xNum) + 1
 ySize = int(y / yNum) + 1

在这里插入图片描述

2.遍历文件夹的图片，依次填充生成最终合成图

for file in files:
 fromImage = Image.open(file)
 i = int(num % xNum)
 j = int(num / xNum)
 out = fromImage.resize((xSize, ySize), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA')
 toImage.paste(out, (i * xSize, j * ySize))
 toImage = toImage.convert('RGBA')
 img = Image.blend(base, toImage, 0.3)
 # 显示图片
 photo = ImageTk.PhotoImage(img)
 showLabel.config(image=photo)
 showLabel.image = photo
 if num < xNum * yNum:
  num = num + 1

3.生成结束后保存图片
toImage.save(‘generator.png’)
img.save(“final.png”)
在这里插入图片描述
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190805150649966.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoaWppYW5kaQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70
4.建立可视化界面

5.Pyinstaller生成exe可执行文件
安装pyinstaller模块，执行命令生成exe文件

pyinstaller -F -w test.py （-w就是取消窗口）

整体代码

Python的语法和设计规范还没学过，所以代码规范代码复用之类的可能会有点不到位，本博文主要是一个思路与整体流程的记录。
后续又优化了一下一些特效，比如合成图片采用随机位置，增加黑白，流年等显示特效，透明度自选等。

import PIL.Image as Image
import glob
import random
import tkinter.filedialog
from tkinter.filedialog import askdirectory, Label, Button, Radiobutton, Entry
import threading

import numpy as np
from PIL import ImageTk

alpha = 0.3
imagesPath = ''


# 滑动条回调 修改透明度
def resize(ev=None):
 global alpha
 alpha = scale.get() / 100


# 黑白
def blackWithe(image):
 # r,g,b = r*0.299+g*0.587+b*0.114
 im = np.asarray(image.convert('RGB'))
 trans = np.array([[0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114], [0.299, 0.587, 0.114]]).transpose()
 im = np.dot(im, trans)
 return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 流年
def fleeting(image, params=12):
 im = np.asarray(image.convert('RGB'))
 im1 = np.sqrt(im * [1.0, 0.0, 0.0]) * params
 im2 = im * [0.0, 1.0, 1.0]
 im = im1 + im2
 return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 旧电影
def oldFilm(image):
 im = np.asarray(image.convert('RGB'))
 # r=r*0.393+g*0.769+b*0.189 g=r*0.349+g*0.686+b*0.168 b=r*0.272+g*0.534b*0.131
 trans = np.array([[0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131]]).transpose()
 # clip 超过255的颜色置为255
 im = np.dot(im, trans).clip(max=255)
 return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


# 反色
def reverse(image):
 im = 255 - np.asarray(image.convert('RGB'))
 return Image.fromarray(np.array(im).astype('uint8'))


def chooseBaseImagePath():
 name = tkinter.filedialog.askopenfilename()
 if name != '':
 global baseImgPath
 baseImgPath = name
 baseImageLabel.config(text=name)
 baseImg = Image.open(baseImgPath)
 widthEntry.delete(0, tkinter.END)
 heightEntry.delete(0, tkinter.END)
 widthEntry.insert(0, baseImg.size[0])
 heightEntry.insert(0, baseImg.size[1])
 else:
 baseImageLabel.config(text="您没有选择任何文件")


def chooseImagesPath():
 name = askdirectory()
 if name != '':
 global imagesPath
 imagesPath = name
 ImagesLabel.config(text=name)
 else:
 ImagesLabel.config(text="您没有选择任何文件")


def thread_it(func, *args):
 # 创建
 t = threading.Thread(target=func, args=args)
 # 守护 !!!
 t.setDaemon(True)
 # 启动
 t.start()


def test():
 MyThread(1, "Thread-1", 1).start()


baseImgPath = ''


def generator():
 baseImg = Image.open(baseImgPath)
 baseImg = baseImg.convert('RGBA')
 files = glob.glob(imagesPath + '/*.*') # 获取图片
 random.shuffle(files)
 num = len(files)
 # 模板图片大小
 x = baseImg.size[0]
 y = baseImg.size[1]
 # 每张图片数量 这个公式是为了xNum * yNum 的总图片数量<num又成比例的最大整数
 yNum = int((num / (y / x)) ** 0.5)
 if yNum == 0:
 yNum = 1
 xNum = int(num / yNum)
 # 图片大小 因为像素没有小数点 为防止黑边所以+1
 xSize = int(x / xNum) + 1
 ySize = int(y / yNum) + 1
 # 生成数量的随机列表 用于随机位置合成图片
 l = [n for n in range(0, xNum * yNum)]
 random.shuffle(l)
 toImage = Image.new('RGB', (x, y))
 num = 1
 for file in files:
 if num <= xNum * yNum:
  num = num + 1
 else:
  break
 fromImage = Image.open(file)

 temp = l.pop()
 i = int(temp % xNum)
 j = int(temp / xNum)
 out = fromImage.resize((xSize, ySize), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA')
 toImage.paste(out, (i * xSize, j * ySize))
 toImage = toImage.convert('RGBA')
 img = Image.blend(baseImg, toImage, alpha)
 # 特效 但是会读取像素会降低效率
 choose = v.get()
 if choose == 1:
  img = blackWithe(img)
 elif choose == 2:
  img = fleeting(img)
 elif choose == 3:
  img = oldFilm(img)
 elif choose == 4:
  img = reverse(img)

 resize = img.resize((300, 300), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA')
 # 显示图片
 photo = ImageTk.PhotoImage(resize)
 showLabel.config(image=photo)
 showLabel.image = photo
 toImage.save('generator.png')
 img = img.resize((int(widthEntry.get()),int(heightEntry.get())), Image.ANTIALIAS).convert('RGBA')
 img.save("final.png")
 resize.save("resize.png")


class MyThread(threading.Thread): # 继承父类threading.Thread
 def __init__(self, threadID, name, counter):
 threading.Thread.__init__(self)
 self.threadID = threadID
 self.name = name
 self.counter = counter

 def run(self): # 把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
 generator()


root = tkinter.Tk()
root.title('generator')
root.geometry('500x550')
baseImageLabel = Label(root, text='')
baseImageLabel.place(x=10, y=10)
baseImageBtn = Button(root, text="选择底图", command=chooseBaseImagePath).place(x=10, y=30)
ImagesLabel = Label(root, text='')
ImagesLabel.place(x=10, y=60)
ImagesBtn = Button(root, text="选择合成图文件夹", command=chooseImagesPath).place(x=10, y=80)

v = tkinter.IntVar()
v.set(0)
Radiobutton(root, variable=v, text='默认', value=0, ).place(x=10, y=120)
Radiobutton(root, variable=v, text='黑白', value=1, ).place(x=110, y=120)
Radiobutton(root, variable=v, text='流年', value=2, ).place(x=210, y=120)
Radiobutton(root, variable=v, text='旧电影', value=3, ).place(x=310, y=120)
Radiobutton(root, variable=v, text='反色', value=4, ).place(x=410, y=120)

scaleLabel = Label(root, text='透明度').place(x=10, y=170)
scale = tkinter.Scale(root, from_=0, to=100, orient=tkinter.HORIZONTAL, command=resize)
scale.set(30) # 设置初始值
scale.pack(fill=tkinter.X, expand=1)
scale.place(x=70, y=150)
Label(root, text='宽(像素)').place(x=180, y=170)
widthEntry = Entry(root, bd=1)
widthEntry.place(x=230, y=173, width=100)
Label(root, text='高(像素)').place(x=320, y=170)
heightEntry = Entry(root, bd=1)
heightEntry.place(x=370, y=173, width=100)

generatorBtn = Button(root, text="生成", command=test).place(x=10, y=220)
showLabel = Label(root)
showLabel.place(x=100, y=220)
root.mainloop()

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热心网友时间：2022-04-06 05:04

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
1）使用 Image 类
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

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>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

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>>> print(im.format, im.size, im.mode)
('JPEG', (600, 351), 'RGB')
>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。
如果文件打开错误，返回 IOError 错误。
只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

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im.show()

2）读写图像
PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。
加载文件，并转化为png格式：

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"Python Image Library Test"
from PIL import Image
import os
import sys

for infile in sys.argv[1:]:
f,e = os.path.splitext(infile)
outfile = f +".png"
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。
3）创建缩略图
缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

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# create thumbnail
size = (128,128)
for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):
f, ext = os.path.splitext(infile)
img = Image.open(infile)
img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)
img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。
注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。
4）图像的剪切、粘贴与合并操作
Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

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# crop, paste and merge
im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")
box = (100,100,300,300)
region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

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region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。
5）分离和合并颜色通道
对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

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r,g,b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。
6）几何变换
对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

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out = im.resize((128,128))
out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

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out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换
在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

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cmyk = im.convert("CMYK")
gray = im.convert("L")

8）图像滤波