Python图像处理——计算机视觉中常用的图像预处理

概述

在计算机视觉项目中,使用样本时经常会遇到图像样本不统一的问题,比如图像质量,并非所有的图像都具有相同的质量水平。在开始训练模型或运行算法之前,通常需要对图像进行预处理,以确保获得最佳的结果。图像预处理包括调整大小和裁剪到降噪和归一化的各种技术。涉及的库有OpenCV、Pillow和scikit-image等。

图像预处理

图像预处理是将原始图像数据操作成可用和有意义格式的过程。它允许消除不希望的失真并增强计算机视觉应用所需的特定品质。预处理是准备图像数据输入到机器学习模型之前的重要步骤。

常用的图像预处理:

  1. 调整大小: 将图像调整到统一的大小对机器学习算法的正常运行至关重要。可以使用OpenCV的resize()方法来调整图像大小。

  2. 灰度化: 将彩色图像转换为灰度可以简化图像数据,并减少一些算法的计算需求。cvtColor()方法可以用来将RGB转换为灰度。

  3. 降噪: 可以应用平滑、模糊和过滤技术来去除图像中不希望的噪声。常用的降噪方法包括GaussianBlur()和medianBlur()方法。

  4. 归一化: 将像素的强度值调整到期望的范围通常在0到1之间,这可以提高机器学习模型的性能。scikit-image的Normalize()可以用来进行此操作。

  5. 二值化: 通过阈值处理将灰度图像转换为黑白。OpenCV中的threshold()方法用于二值化图像。

  6. 对比度增强: 可以使用直方图均衡化调整图像的对比度。equalizeHist()方法增强了图像的对比度。

图像加载与转换

处理图像之前,首先是加载图像,然后是把图像转换到需要用的到数据空间,以便它们可以被库处理。这里常用到OpenCV和Pillow。

加载
使用OpenCV加载图像:

import cv2
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

这将把图像加载为NumPy数组。OpenCV加载的图像在BGR颜色空间中,如果需要,可能需要将其转换为RGB。

使用Pillow加载图像:

from PIL import Image
image = Image.open('path/to/image.jpg')

这将加载图像并将其存储为PIL图像对象。Pillow支持的图像格式更加丰富,包括PSD、ICO和WEBP等。

在颜色空间之间转换

如果需要在不同的颜色空间之间转换图像,可以使用OpenCV或Pillow提供的函数能直接转换。例如,将BGR转换为灰度图像:

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

在这里插入图片描述

或者将RGB转换为HSV:

image = image.convert('HSV')

在这里插入图片描述

图像尺寸

调整和裁剪图像尺寸是图像预处理的非常重要第一步。由于图像具有不同的形状和大小,但许多机器学习算法通常需要标准大小的输入。因此,经常需要将图像调整和裁剪到特定的尺寸,如256x256或512X512像素。在Python中,OpenCV或Pillow库提供了图像的调整大小和裁剪方法。

使用OpenCV时,可以使用resize()函数来调整图像的大小。例如:

import cv2
img = cv2.imread('original.jpg')
resized = cv2.resize(img, (512, 512))

这将把图像调整为512x512像素。

要裁剪图像为正方形,可以计算裁剪的中心位置,并使用OpenCV的crop()函数。
例如:

height, width = img.shape[:2]
size = min(height, width)
x = (width - size) // 2
y = (height - size) // 2
cropped = img[y:y+size, x:x+size]

使用Pillow时,可以使用Image.open()resize()函数。
例如:

from PIL import Image
img = Image.open('original.jpg')
resized = img.resize((224, 224))

要裁剪图像,可以使用img.crop()函数。
例如:

width, height = img.size
size = min(width, height)
left = (width - size) // 2
top = (height - size) // 2
right = (width + size) // 2
bottom = (height + size) // 2
cropped = img.crop((left, top, right, bottom))

将图像调整大小和裁剪到标准尺寸是非常重要的,这样可以确保机器学习模型能够高效地处理图像,并提高结果的准确性。因此,花时间来精心调整和裁剪图像将会得到更好的模型性能。

图像归一化

在处理图像数据时,将像素值归一化以保持一致的亮度并提高对比度是很重要的。这使得图像更适合分析,并允许机器学习模型独立于光照条件学习模式。

重新缩放像素值:
最常见的归一化技术是将像素值重新缩放到0到1的范围内。这是通过将所有像素除以最大像素值(通常对于RGB图像为255)来完成的。例如:

import cv2
Img = cv2.imread('image.jpg')
normalized = Img / 255.0

这将把所有像素缩放到0和1之间,0为黑色,1为白色。

直方图均衡化:
另一个有用的技术是直方图均衡化。这通过在整个范围内展开像素强度来改善对比度。可以使用OpenCV进行应用:

eq_img = cv2.equalizeHist(img)

这对于对比度低且像素值集中在狭窄范围内的图像效果很好。

对于某些算法,将像素值归一化到零均值和单位方差是有用的。这可以通过减去均值并缩放到单位方差来完成:

mean, std = cv2.meanStdDev(img)
std_img = (img - mean) / std

这将使图像围绕零居中,标准差为1。

还有一些更复杂的归一化技术,但这三个方法——重新缩放到0-1范围、直方图均衡化和标准化——涵盖了基础知识,并将为的图像数据准备好大多数机器学习应用。确保对你的训练和测试数据应用相同的归一化,以获得最佳结果。

图像滤波

图像滤波的作用是平滑图像、去除噪声、增强图像等。滤波操作可以通过应用各种类型的滤波器来实现,其中包括线性滤波器(如均值滤波、高斯滤波)和非线性滤波器(如中值滤波)等。

高斯模糊:
高斯模糊过滤器减少图像中的细节和噪声。它通过对每个像素及其周围像素应用高斯函数来“模糊”图像。这可以帮助平滑边缘和细节,为边缘检测或其他处理技术做准备。

中值模糊:
中值模糊过滤器适用于从图像中去除盐和胡椒噪声。它的工作原理是用邻近像素的中值替换每个像素。这可以帮助平滑孤立的噪声像素,同时保留边缘。

拉普拉斯滤波器:
拉普拉斯滤波器用于检测图像中的边缘。它通过检测强度变化迅速的区域来工作。输出将是一个突出显示边缘的图像,然后可以用于边缘检测。这有助于识别和提取图像中的特征。

锐化掩蔽:
锐化掩蔽是一种用于锐化细节和增强图像边缘的技术。它的工作原理是从原始图像中减去模糊版本的图像。这放大了边缘和细节,使图像看起来更清晰。锐化掩蔽可以在特征提取或对象检测之前用于锐化细节。

双边滤波器:
双边滤波器在保留边缘的同时平滑图像。它通过考虑像素的空间接近度和颜色相似性来实现这一点。空间上靠近且颜色相似的像素将一起平滑。空间上远离或颜色差异很大的像素不会被平滑。这导致了一个具有锋利边缘的平滑图像。双边滤波器在边缘检测之前的噪声减少中可能有用。

使用分割技术检测和移除背景

检测和移除图像的背景是许多计算机视觉任务中的重要预处理步骤。分割可以将前景主题与背景分离,得到只包含主题的清晰图像。

在Python中,使用OpenCV和scikit-image进行图像分割有几种常见方法:

  1. 阈值化(Thresholding):阈值化是将图像转换为二值图像的方法。通过选择一个阈值,像素值高于阈值的被标记为前景,低于阈值的被标记为背景。你可以使用OpenCV的cv2.threshold()函数应用阈值化。
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像# 应用阈值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  1. 边缘检测(Edge Detection):边缘检测可以找到图像中的边缘,即对象之间的边界。Canny边缘检测是一种流行的算法,你可以使用OpenCV的cv2.Canny()函数来实现。
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)# 显示结果
cv2.imshow('Canny Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  1. 区域生长(Region Growing):区域生长是一种从种子点开始,逐步将相邻像素添加到区域中的方法。你可以使用scikit-image的skimage.segmentation.region_growing()函数来实现。
from skimage.segmentation import region_growing
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img = plt.imread('image.jpg')# 区域生长
seed = (100, 100)
region = region_growing(img, seed)# 显示结果
plt.imshow(region, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
  1. 分水岭算法(Watershed Algorithm):分水岭算法将图像视为地形图,通过模拟水流的流动来分割图像。你可以使用scikit-image的skimage.segmentation.watershed()函数来实现。
from skimage.segmentation import watershed
from skimage.feature import peak_local_max
from scipy import ndimage
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img = plt.imread('image.jpg')# 计算距离变换
distance = ndimage.distance_transform_edt(img)# 寻找峰值
local_maxi = peak_local_max(distance, indices=False, footprint=np.ones((3, 3)), labels=img)# 应用分水岭算法
markers = ndimage.label(local_maxi)[0]
labels = watershed(-distance, markers, mask=img)# 显示结果
plt.imshow(labels, cmap='nipy_spectral')
plt.axis('off')
plt.show()

通过分割,可以从图像中隔离出主题。分割是一个关键的第一步,它允许将计算机视觉模型集中在图像最重要的部分——前景主题上。

数据集增强

数据增强是一种通过生成新的图像来人为扩展数据集大小的技术,有助于减少过拟合并提高模型的泛化能力。常见的图像数据增强包括:

  1. 翻转和旋转:对图像进行水平或垂直翻转,以及90度、180度、270度的旋转,可以生成新的数据点。这样做可以使模型更好地适应不同的视角和方向。

  2. 裁剪:将图像裁剪到不同的大小和比例,可以创建具有不同视野的新图像。随机裁剪和特定比例的裁剪都是常见的方法。

  3. 颜色调整:调整图像的亮度、对比度、色调和饱和度可以创建具有不同外观的图像。但要小心,不要使图像过度扭曲,以免模型混淆。

  4. 图像叠加:在图像上叠加透明图像、纹理或噪声可以创建原始数据的变化。例如,添加水印、标志、污垢或高斯噪声等。

  5. 结合技术:结合多种增强技术可以进一步扩展数据集。例如,结合翻转、旋转、裁剪和颜色调整,可以生成更多样化的图像。

通过数据增强,可以扩展数据集的大小,而无需收集更多的原始图像。这有助于减少过拟合并提高模型的性能,同时也有助于节省训练时间和成本。但要注意不要过度增强,以免导致图像失真或模型混淆。

预处理步骤

对于图像项目项目,选择正确的预处理技术取决于数据的特点和项目的目标。常见的预处理步骤:

  1. 调整大小:将图像调整到统一的大小对机器学习算法至关重要。通常,图像会被调整为相同的高度和宽度,例如28x28或64x64像素。你可以使用OpenCV或Pillow库中的resize()方法来实现。

  2. 颜色转换:将图像转换为灰度或黑白可以简化分析并减少噪声。使用OpenCV中的cvtColor()方法将图像从RGB转换为灰度。对于黑白图像,可以使用阈值化来实现。

  3. 降噪:使用高斯模糊、中值模糊和双边过滤等技术可以减少噪声并平滑图像。OpenCV中的GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()方法可以实现这些过滤器。

  4. 归一化:将像素值归一化到标准范围,例如0到1或-1到1,有助于算法更好地工作。你可以使用scikit-image中的normalize()方法来实现。

  5. 对比度增强:对于对比度较低的图像,可以使用直方图均衡化来提高对比度。OpenCV中的equalizeHist()方法可以执行此任务。

  6. 边缘检测:在图像中找到边缘或轮廓对于许多计算机视觉任务很有用。OpenCV中的Canny()方法中的Canny边缘检测器是一个常用的选择。

关键是根据项目的需求选择适当的预处理技术。从基本的调整大小开始,然后尝试不同的方法来改进图像质量,最终找到最适合你项目的预处理流程。通过实验,你将找到一个理想的预处理工作流程。

图像预处理常见问题

Python支持图像格式:

Python通过OpenCV和Pillow等库支持的一些主要格式包括:

  • JPEG:常见的有损图像格式
  • PNG:适用于具有透明度的图像的无损图像格式
  • TIFF:适用于高颜色深度图像的无损图像格式
  • BMP:未压缩的光栅图像格式

如何时调整图像大小:

当以下情况时,应该调整图像大小:

  • 图像太大,无法高效处理。减小大小可以加快处理速度。
  • 图像需要匹配机器学习模型的输入大小。
  • 图像需要在特定大小的屏幕或网页上显示。

常用的图像滤波:

一些流行的降噪技术包括:

  • 高斯模糊:使用高斯滤波器模糊图像并减少高频噪声。
  • 中值模糊:用邻近像素的中值替换每个像素。有效去除盐和胡椒噪声。
  • 双边滤波器:在保留边缘的同时模糊图像。它可以在保留锐利边缘的同时去除噪声。

OpenCV支持哪些颜色空间:

OpenCV支持RGB、HSV、LAB和灰度颜色空间。你可以使用cvtColor函数在颜色空间之间转换。例如:

# 将RGB转换为灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 将RGB转换为HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)# 将RGB转换为LAB
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)

转换到不同的颜色空间对于某些计算机视觉任务(如阈值化、边缘检测和对象跟踪)很有用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/573622.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

远程todesk 和向日葵连接ubuntu无法连接

问题 今天远程用todesk 和向日葵连接对方ubuntu22.04 LTS的 电脑,无法连接,一开始以为是防火墙问题,后来发现不是,找了半天资料最后解决。 原因 没有安装X11桌面环境,还是原先的wayland 解决方案 ctrl alt T …

内网笔记之代理Socks协议、路由不出网

#知识点: 1、代理软件使用-Win&Linux 2、代理协议使用-Socks4/5 3、CS&MSF-网络通讯&控制上线 本次实验目标如下: 只有win7能访问外网 msf如下: 拿到win7权限后,需要添加路由(MSF需要添加路由&#…

Bugsy:一款功能强大的代码安全漏洞自动化修复工具

关于Bugsy Bugsy是一款功能强大的代码安全漏洞自动化修复工具,该工具本质上是一个命令行接口工具,可以帮助广大研究人员以自动化的形式修复代码中的安全漏洞。 Bugsy是Mobb(一款自动化安全漏洞修复工具,能够结合多种工具生成代码…

盲盒小程序开发:探索未知,惊喜连连

在数字化浪潮的推动下,小程序以其便捷、轻量的特点,迅速成为移动互联网的新宠。而盲盒小程序的开发,则为用户带来了一种全新的、充满惊喜的购物体验。 盲盒小程序,顾名思义,就是结合了盲盒概念的微信小程序。它充分利…

Ubuntu 系统下安装 Redis

目录 一、上传 Redis 安装包并解压缩 二、编译 1、安装gcc,不然后面编译报错 2、开始编译 三、生成后台服务 四、修改配置文件 1、设置密码 2、设置后台启动 五、启动服务 一、上传 Redis 安装包并解压缩 tar -zxvf redis-6.0.2.tar.gz 二、编译 1、安装g…

学浪课程提取工具blog

由于抖音的流行,带动了学浪的销售,有些人可能不知道学浪是什么,学浪其实就是抖音课堂的前身,既然学浪官方不提供下载选项,但是有需求就一定有解决需求的方案,这不,经过研究,终于研究出来了学浪下载工具 这款学浪下载工具有需要的自己下载下来,我已经打包好了 链接&#xff1a…

一题学会BFS和DFS,手撕不再怕

先复习一下什么是BFS和DFS,各位读者接着往下看就行 BFS算法 BFS类似于树的层次遍历过程,从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。 舍去空间换时间。 算法思路队列(先进先出) 1…

Spring boot 发送文本邮件 和 html模板邮件

Spring boot 发送文本邮件 和 html模板邮件 提示:这里使用 spring-boot-starter-mail 发送文本邮件 和 html模板邮件 文章目录 Spring boot 发送文本邮件 和 html模板邮件一、开启QQ邮箱里的POP3/SMTP服务①:开启步骤 二、简单配置①:引入依赖…

【单例模式】—— C++设计模式【附百度Apollo单例模式详细解读】

参考资料: (1)单例模式—— 代码随想录 (2)我给面试官讲解了单例模式后,他对我竖起了大拇指! (3)C 单例模式详解 (4)单例模式之C实现,…

【Python时序预测系列】基于时域卷积网络TCN实现单变量时间序列预测(源码)

这是我的第248篇原创文章。 一、引言 TCN(Temporal Convolutional Networks)是一种用于时间序列数据建模的深度学习架构。与传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)不同,TCN利用卷积操…

java特殊文件——properties属性文件概述

前言: 整理下学习笔记,打好基础,daydayup!! properties properties是一个Map集合(键值对合集),但是一般不当作合集。而是用来代表属性文件,通过Properties读写属性文件里的内容 Properties调用方…

MySQL为什么会选错索引

在平时不知道一有没有遇到过这种情况,我明明创建了索引,但是MySQL为何不用索引呢?为何要进行全索引扫描呢? 一、对索引进行函数操作 假设现在维护了一个交易系统,其中交易记录表 tradelog 包含交易流水号(tradeid)、交…