這些日子作些影像處理的工作,正好有機會試試很久以前就學過的Python,結果很讓自己驚訝,比我原本最樂觀的想像還要好用的多。
當然,首先要感謝“戀花蝶”,是他的文章“用Python做影像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法,對於PIL的一些介紹和基本操作,可以看看這篇文章。我這裡主要是介紹點我在使用過程中的經驗。
設定二值映像轉換的閾值
PIL可以對映像的顏色進行轉換,並支援諸如24位彩色、8位灰階圖和二值圖等模式,簡單的轉換可以通過Image.convert(mode)函數完 成,其中mode表示輸出的顏色模式,例如'L'表示灰階,'1'表示二值圖模式等。但是利用convert函數將灰階圖轉換為二值圖時,是採用固定的閾 值127來實現的,即灰階高於127的像素值為1,而灰階低於127的像素值為0。為了能夠通過自訂的閾值實現灰階圖到二值圖的轉換,就要用到 Image.point函數。
Image.point函數有多種形式,這裡只討論Image.point(table, mode),利用該函數可以通過查表的方式實現像素顏色的模式轉換,其中table為色彩轉換過程中的映射表,每個色彩通道應當有256個元素,而 mode表示所輸出的顏色模式,同樣的,'L'表示灰階,'1'表示二值圖模式。可見,轉換過程的關鍵在於設計映射表,如果只是需要一個簡單的箝位值,可以將table中高於或低於箝位值的元素分別設為1與0。當然,由於這裡的table並沒有什麼特殊要求,所以可以通過對元素的特殊設定實現(0, 255)範圍內,任意需要的一對一映射關係。
範例程式碼如下: 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')
原始圖片(fun.jpg):
灰階圖(fun_Level.jpg),threshold=80:
二值圖(fun_binary.jpg):
灰階圖(fun_Level.jpg),threshold=80:
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