目录
一、图像处理的常用开发方法
- C、Visual C++：速度快，效率高，开发难度较大
- C#：提供图像类，入门容易，效率较低；
- Java：更适合网络开发；
- Python：第三方莫亏啊丰富，开发效率低；
- Delphi、VB：速度慢，开发效率低；
传统VC++图像处理的方法
- 图像数据读取后放到哪里？
- DIB设备无关位图文件；
- 由于MFC没有封装处理与DIB位图相关的Windows API函数的类，所以奔着面向对象的思想，有必要设计一个CDib类；
传统VC++的处理方法——设计CDIB类
传统VC++的处理方法——开发流程
Python开发工具
文本工具类
IDLE，Notepad++ ，Sublime Text
集成工具类
PyCharm，Wing，PyDev&Eclipse，Visual Studio，Anaconda&Spyder（PIL），Canopy
Python有关图像处理的库
- PIL/Pillow：提供基础的数字图像处理，读出来的文件是PIL的类型；
- Numpy：图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组；
- Scipy：像Numpy一样，可用于基本的图像处理和处理任务；
- Matplotlib：提供图像和图形数据的可视化输出；
- skimage：基于Scipy的图像处理包；
- OpenCV-Python：OpenCV的Python APi；
- SimpleCV；
- Mahotas；
二、PIL、Pillow图像处理库
PIL图像处理库的用途
- 图像归档（创建缩略图，转换图像格式，打印图像）
- 图像展示，支持多的GUI框架接口
- 图像处理（点处理，卷积核）
PIL/Pillow库的核心类
- image类：核心类，加载图像，Imageopen（filename，mode）：发开一张图像，返回一个Image对象；
size属性：表示宽高；
format属性：表示图像文件的格式，包括JPEG，PNG等；
mode属性：表示图像的色彩模式’ - Image.show():显示图像
- Image.new(mode,(width,height),color):新建图像；
保存图像
- Image.save(filename,format):保存指定格式的图像；
创建缩略图
- Image.thumbnail(size,resample):创建缩略图；
- 第一个参数是指定的缩略图大小；
几何变换
- Image.transpose(method):返回反转或者旋转后的图像；
- Image.resize(size,resamole,box):返回改变为size的图像；
裁剪、合并、粘贴、拷贝
- Image.crop(box):返回矩形区域裁剪后的图像。
点处理与滤波器
- Image.point(lut,mode):对图像像素进行点操作；
- Image.filter(filter):对图像进行滤波操作；
颜色模式变换
- Image.convert():颜色模式变换。
像素操作
- Image.getpixel(xy):返回给指定位置的像素指。左上角为（0,0）
如果图象为多通道，则返回一个元组；（8位灰度图像返回单值）
该方法执行较慢；如果需要较打部分数据，可用load（）或者getdata（）； - Image.putpixel(xy,color):改变单个像素点颜色；
图像增强子类——ImageEnhance
- ImageEnhance：图像增强，增加亮度；
三、我们的基本思路
- 直接调用有关高级图像处理库及函数完成——忽略细节；
- 像素级操作（自己写代码进行处理）——初学者推荐；
像素级操作
- 用Image.getpixel()和Image.putpixel()两个函数对图像进行像素级处理；
- 取像素颜色值——处理——存放像素颜色值；
- 处理过程可能需要遍历所有或部分像素，而核心的算法在中间的“处理”部分；
四、应用实例
- 实验1 图像文件的读取与显示
- 实验目的：通过编写和调试一个读取图像文件中图像数据的程序，加深对图像数据在计算机中存储格式的理解，并为后续打基础；
熟悉Python开发环境，掌握Pillow库的基本使用方法； - 实验内容：用Python编写一个读取并显示图像文件的程序；
实验要等下节课再讲了，上边的图片都是直播的时候截的，全损画质嘿嘿。