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#初始化一个矩形np.max(marks)+1行，3列，默认值为0
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colorTab = np.zeros((np.max(marks)+1,3))
#遍历数组，给每行的3列赋值，就是RGB颜色值，8位的
for i in range(len(colorTab)):
aa = np.random.uniform(0,255)
bb = np.random.uniform(0,255)
cc = np.random.uniform(0,255)
colorTab[i] = np.array([aa,bb,cc],np.uint8)
#初始化另一个跟img图像形状大小一样的图像，一副黑色图像
bgrImage = np.zeros(img.shape,np.uint8)
#遍历marks形状的行列
for i in range(marks.shape[0]):
for j in range(marks.shape[1]):
index = marks[i][j]
#判断是不是区域与区域之间的分界,如果是边界(-1)，则使用白色显示
if index == -1:
bgrImage[i][j] = np.array([255,255,255]) #像素点设置位白色
else:
bgrImage[i][j] = colorTab[index] #像素点设置位上边随机生成的颜色值
#显示处理后的图像图像
cv2.imshow('After ColorFill',bgrImage)
#总结，先生成一个跟marks相同数量的row*col的一张颜色表，然后创建一个跟marks相同大小的一副黑色图像
#最后对黑色图像画出白色边界和内部随机彩色像素值
图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域
一下程序可以实现图像的二值化：
/**************************************
*
* 函数名：
* cvBinaryEx
* 参 数：
* imgSrc - 进行锐化的图像
* 返回值：
* 成功锐化返回TRUE，否则返回false;
* 说 明：
*
* 对图进行二值化
*
************************************/
bool cvBinaryEx(IplImage *imgSrc)
{
IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(imgSrc),imgSrc-depth,imgSrc-nChannels);
CvScalar s;
int sum=0;
for (int i=0; i imgSrc-height; i++)
{
for (int j=0; j imgSrc-width; j++)
{
s = cvGet2D(imgSrc,i,j);
sum = (s.val[0]+s.val[1]+s.val[2])/3;
if (sum 128)
{
s.val[0]=s.val[1]=s.val[2]=255;
cvSet2D(imgSrc,i,j,s);
}
else
{
s.val[0]=s.val[1]=s.val[2]=0;
cvSet2D(imgSrc,i,j,s);
}
}
}
return true;
}
灰度图grayscale
灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化
使用灰度图的好处：
① RGB的值都一样。
② 图像数据即调色板索引值，就是实际的RGB值，也就是亮度值。
③ 因为是256色调色板，所以图像数据中一个字节代表一个像素，很整齐。
所以，做图像处理时都采用灰度图。
将一幅RGB格式的图像转化为灰度图：
IplImage *src= cvLoadImage("C:\\home.bmp", -1);
IplImage *dest ;
cvCvtColor(Src, dest, CV_RGB2GRAY);
然后将灰度图dest转化为二值化图像(保存在src中），可以直接使用cvThreshold函数：
cvThreshold(dest, src, 1, 255, CV_THRESH_BINARY);
一般先将图像灰度化，然后再二值化，然后在进行边缘处理等操作。。。
灰度化--二值化---边缘提取
Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。
深度剖析Python语法功能
深度说明Python应用程序特点
对Python数据库进行学习研究
Python开发人员对Python经验之谈
对Python动态类型语言解析
Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。
示例代码如下：
import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')
IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。
Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。
不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显著的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载
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)
方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图：
img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s"%type(img))
print(img)
运行结果如下图所示：
方法二：使用OpenCV，先读取图片，然后在转换为灰度图：
img = cv2.imread(imgfile)
#print(img.shape)
#print(img)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下：")
print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
print("类型：%s" % type(gray_img))
print(gray_img)
运行结果如下：
方法三：使用PIL库中的Image模块：
img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片，灰度化，转换为数组，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型
print("Image方法的结果如下：")
print('大小：{}'.format(img.shape))
print("类型：%s" % type(img))
print(img)
图像的灰度处理：
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，这是最简单之间的办法，在加载图像时直接处理
IplImage* Igray=cvLoadImage("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
得到的图像就是单通道的，也能够用这个函数：CVAPI(void) cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );
code=CV_BGR2GRAY;
opencv还提供了非常多方式，我这边就不一一举例了。