python数字图像处理(1):环境安装与配置
一提到數(shù)字圖像處理編程,可能大多數(shù)人就會(huì)想到matlab,但matlab也有自身的缺點(diǎn):
1、不開源,價(jià)格貴
2、軟件容量大。一般3G以上,高版本甚至達(dá)5G以上。
3、只能做研究,不易轉(zhuǎn)化成軟件。
因此,我們這里使用python這個(gè)腳本語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行數(shù)字圖像處理。
要使用python,必須先安裝python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系統(tǒng),還是linux系統(tǒng),安裝都是非常簡(jiǎn)單的。
要使用python進(jìn)行各種開發(fā)和科學(xué)計(jì)算,還需要安裝對(duì)應(yīng)的包。這和matlab非常相似,只是matlab里面叫工具箱(toolbox),而python里面叫庫(kù)或包。基于python腳本語(yǔ)言開發(fā)的數(shù)字圖片處理包,其實(shí)很多,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。
對(duì)比這些包,PIL和Pillow只提供最基礎(chǔ)的數(shù)字圖像處理,功能有限;opencv實(shí)際上是一個(gè)c++庫(kù),只是提供了python接口,更新速度非常慢。到現(xiàn)在python都發(fā)展到了3.5版本,而opencv只支持到python 2.7版本;scikit-image是基于scipy的一款圖像處理包,它將圖片作為numpy數(shù)組進(jìn)行處理,正好與matlab一樣,因此,我們最終選擇scikit-image進(jìn)行數(shù)字圖像處理。
一、需要的安裝包
因?yàn)閟cikit-image是基于scipy進(jìn)行運(yùn)算的,因此安裝numpy和scipy是肯定的。要進(jìn)行圖片的顯示,還需要安裝matplotlib包,綜合起來(lái),需要的包有:
?
Python >= 2.6Numpy >= 1.6.1Cython >= 0.21Six >=1.4SciPy >=0.9Matplotlib >= 1.1.0NetworkX >= 1.8Pillow >= 1.7.8dask[array] >= 0.5.0?
比較,安裝起來(lái)非常費(fèi)事,尤其是scipy,在windows上基本安裝不上。
?
但是不用怕,我們選擇一款集成安裝環(huán)境就行了,在此推薦Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起,因此我們實(shí)際上從頭到尾只需要安裝Anaconda軟件就行了,其它什么都不用裝。
二、下載并安裝 anaconda
先到https://www.continuum.io/downloads?下載anaconda, 現(xiàn)在的版本有python2.7版本和python3.5版本,下載好對(duì)應(yīng)版本、對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的anaconda,它實(shí)際上是一個(gè)sh腳本文件,大約280M左右。
本系列以windows7+python3.5為例,因此我們下載如下圖紅框里的版本:
名稱為:?Anaconda3-2.4.1-Windows-x86_64.exe
是一個(gè)可執(zhí)行的exe文件,下載完成好,直接雙擊就可以安裝了。
在安裝的時(shí)候,假設(shè)我們安裝在D盤根目錄,如:
并且將兩個(gè)選項(xiàng)都選上,將安裝路徑寫入環(huán)境變量。
然后等待安裝完成就可以了。
安裝完成后,打開windows的命令提示符:?
輸入conda list 就可以查詢現(xiàn)在安裝了哪些庫(kù),常用的numpy, scipy名列其中。如果你還有什么包沒有安裝上,可以運(yùn)行
conda install *** ?來(lái)進(jìn)行安裝。(***為需要的包的名稱)
如果某個(gè)包版本不是最新的,運(yùn)行 conda update *** 就可以更新了。
三、簡(jiǎn)單測(cè)試
anaconda自帶了一款編輯器spyder,我們以后就可以用這款編輯器來(lái)編寫代碼。
spyder.exe放在安裝目錄下的Scripts里面,如我的是 D:/Anaconda3/Scripts/spyder.exe, 直接雙擊就能運(yùn)行。我們可以右鍵發(fā)送到桌面快捷方式,以后運(yùn)行就比較方便了。
我們簡(jiǎn)單編寫一個(gè)程序來(lái)測(cè)試一下安裝是否成功,該程序用來(lái)打開一張圖片并顯示。首先準(zhǔn)備一張圖片,然后打開spyder,編寫如下代碼:?
from skimage import io img=io.imread('d:/dog.jpg') io.imshow(img)將其中的d:/dog.jpg 改成你的圖片位置
然后點(diǎn)擊上面工具欄里的綠色三角進(jìn)行運(yùn)行,最終顯示
如果右下角“ Ipython console" 能顯示出圖片,說(shuō)明我們的運(yùn)行環(huán)境安裝成功。
我們可以選擇右上角的 ” variable explorer" 來(lái)查看圖片信息,如
我們可以把這個(gè)程序保存起來(lái),注意python腳本文件的后綴名為py.
四、skimage包的子模塊
skimage包的全稱是scikit-image?SciKit (toolkit for?SciPy) ,它對(duì)scipy.ndimage進(jìn)行了擴(kuò)展,提供了更多的圖片處理功能。它是由python語(yǔ)言編寫的,由scipy 社區(qū)開發(fā)和維護(hù)。skimage包由許多的子模塊組成,各個(gè)子模塊提供不同的功能。主要子模塊列表如下:
| 子模塊名稱 | 主要實(shí)現(xiàn)功能 |
| io | 讀取、保存和顯示圖片或視頻 |
| data | 提供一些測(cè)試圖片和樣本數(shù)據(jù) |
| color | 顏色空間變換 |
| filters | 圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、排序?yàn)V波器、自動(dòng)閾值等 |
| draw | 操作于numpy數(shù)組上的基本圖形繪制,包括線條、矩形、圓和文本等 |
| transform | 幾何變換或其它變換,如旋轉(zhuǎn)、拉伸和拉東變換等 |
| morphology | 形態(tài)學(xué)操作,如開閉運(yùn)算、骨架提取等 |
| exposure | 圖片強(qiáng)度調(diào)整,如亮度調(diào)整、直方圖均衡等 |
| feature | 特征檢測(cè)與提取等 |
| measure | 圖像屬性的測(cè)量,如相似性或等高線等 |
| segmentation | 圖像分割 |
| restoration | 圖像恢復(fù) |
| util | 通用函數(shù) |
用到一些圖片處理的操作函數(shù)時(shí),需要導(dǎo)入對(duì)應(yīng)的子模塊,如果需要導(dǎo)入多個(gè)子模塊,則用逗號(hào)隔開,如:
from skimage import io,data,color總結(jié)
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