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python圖像處理之圖象的批量編輯

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　　此篇文章主要是給大家介紹了python圖像處理之圖象的批量編輯實例詳細解讀，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，愿大家多多的發(fā)展，盡快漲薪


　　文章正文


　　有的時候，不僅需要對一張照片予以處理，可能也會對一大批照片處理。此刻，我們通過循環(huán)系統(tǒng)去執(zhí)行解決，還可以啟用程序流程帶有的照片結(jié)合去處理。


　　照片結(jié)合函數(shù)公式


　　skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)


　　這一函數(shù)是放到io模塊里的，帶兩個主要參數(shù)，第一位主要參數(shù)load_pattern,表示圖片組的路線，能是一個str字符串。第2個主要參數(shù)load_func是1個調(diào)用函數(shù)，人們對圖片開展批量編輯就可以用這一調(diào)用函數(shù)達到。調(diào)用函數(shù)默認設(shè)置為imread(),即默認設(shè)置這一函數(shù)是大批量讀取圖片。


　　先看這個事例：


　　import skimage.io as io
　　from skimage import data_dir
　　str=data_dir+'/*.png'
　　coll=io.ImageCollection(str)
　　print(len(coll))


　　顯示結(jié)果為25,說明系統(tǒng)自帶了25張png的示例圖片，這些圖片都讀取了出來，放在圖片集合coll里。如果我們想顯示其中一張圖片，則可以在后加上一行代碼：

　　io.imshow(coll[10])


　　顯示為

01.png

　　大批量載入


　　當一個文件夾里，我們不僅儲放了一部分jpg格式的照片，又儲放了一部分png格式的照片，現(xiàn)在要將它們所有載入出去，應(yīng)該怎么做呢?


　　import skimage.io as io
　　from skimage import data_dir
　　str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'
　　coll=io.ImageCollection(str)
　　print(len(coll))


　　拼在一起后，正中間用灶具來分隔，這樣就能把d:/pic/文件夾下的jpg和png格式的照片都載入出去。


　　如果想要載入存放其他地方的照片，還可以一同加上，僅僅正中間一樣用灶具來分隔。


　　io.ImageCollection()這一函數(shù)公式省略第2個主要參數(shù)，就是大批量載入。假如我們并不是想大批量載入，反而是其他批量處理，如轉(zhuǎn)換格式為灰度圖像，這又應(yīng)該怎么做呢？


　　轉(zhuǎn)換格式為灰度圖像


　　那么就需要先界定一個函數(shù)，再將這一函數(shù)公式做為第2個主要參數(shù)，如：


　　from skimage import data_dir,io,color
　　def convert_gray(f):
　　rgb=io.imread(f)
　　return color.rgb2gray(rgb)
　　str=data_dir+'/*.png'
　　coll=io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
　　io.imshow(coll[10])

02.png

　　這種批量操作對視頻處理是極其有用的，因為視頻就是一系列的圖片組合


　　from skimage import data_dir,io,color
　　class AVILoader:
　　video_file='myvideo.avi'
　　def __call__(self,frame):
　　return video_read(self.video_file,frame)
　　avi_load=AVILoader()
　　frames=range(0,1000,10)#0,10,20,...
　　ic=io.ImageCollection(frames,load_func=avi_load)


　　這段代碼的意思，就是將myvideo.avi這個視頻中每隔10幀的圖片讀取出來，放在圖片集合中。


　　得到圖片集合以后，我們還可以將這些圖片連接起來，構(gòu)成一個維度更高的數(shù)組，連接圖片的函數(shù)為：


　　skimage.io.concatenate_images(ic)


　　帶一個參數(shù)，就是以上的圖片集合，如：


　　from skimage import data_dir,io,color
　　coll=io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
　　mat=io.concatenate_images(coll)


　　使用concatenate_images(ic)函數(shù)的前提是讀取的這些圖片尺寸必須一致，否則會出錯。我們看看圖片連接前后的維度變化：


　　from skimage import data_dir,io,color
　　coll=io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
　　print(len(coll))#連接的圖片數(shù)量
　　print(coll[0].shape)#連接前的圖片尺寸，所有的都一樣
　　mat=io.concatenate_images(coll)
　　print(mat.shape)#連接后的數(shù)組尺寸


　　顯示結(jié)果：


　　2


　　(870,580,3)


　　(2,870,580,3)


　　可以看到，將2個3維數(shù)組，連接成了一個4維數(shù)組


　　如果我們對圖片進行批量操作后，想把操作后的結(jié)果保存起來，也是可以辦到的。


　　批量保存


　　例：把系統(tǒng)自帶的所有png示例圖片，全部轉(zhuǎn)換成256*256的jpg格式灰度圖，保存在d:/data/文件夾下


　　改變圖片的大小，我們可以使用tranform模塊的resize()函數(shù)，后續(xù)會講到這個模塊。


　　from skimage import data_dir,io,transform,color
　　import numpy as np
　　def convert_gray(f):
　　rgb=io.imread(f)#依次讀取rgb圖片
　　gray=color.rgb2gray(rgb)#將rgb圖片轉(zhuǎn)換成灰度圖
　　dst=transform.resize(gray,(256,256))#將灰度圖片大小轉(zhuǎn)換為256*256
　　return dst
　　str=data_dir+'/*.png'
　　coll=io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
　　for i in range(len(coll)):
　　io.imsave('d:/data/'+np.str(i)+'.jpg',coll<i>)#循環(huán)保存圖片

03.png

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>

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