Python图像滤波处理操作示例【基于ImageFilter类】

 更新时间:2019年01月03日 10:02:42   作者:PHILOS_THU   我要评论

这篇文章主要介绍了Python图像滤波处理操作,结合实例形式分析了Python基于ImageFilter类实现的滤波处理相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python图像滤波处理操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

在图像处理中,经常需要对图像进行平滑、锐化、边界增强等滤波处理。在使用PIL图像处理库时,我们通过Image类中的成员函数filter()来调用滤波函数对图像进行滤波,而滤波函数则通过ImageFilter类来定义的。

下面先直接看一个样例:

#-*- coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
def image_filters_test():
  im = Image.open("lena.jpg")
  #预定义的图像增强滤波器
  im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)
  im_contour = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
  im_min = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))
  im.show()
  im_blur.show()
  im_contour.show()
  im_min.show()
  return
image_filters_test()

ImageFilter类中预定义了如下滤波方法:

BLUR:模糊滤波

CONTOUR:轮廓滤波

DETAIL:细节滤波

EDGE_ENHANCE:边界增强滤波

EDGE_ENHANCE_MORE:边界增强滤波(程度更深)

EMBOSS:浮雕滤波

FIND_EDGES:寻找边界滤波

SMOOTH:平滑滤波

SMOOTH_MORE:平滑滤波(程度更深)

SHARPEN:锐化滤波

• GaussianBlur(radius=2):高斯模糊

>radius指定平滑半径。

 UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3):反锐化掩码滤波

>radius指定模糊半径;

>percent指定反锐化强度(百分比);

>threshold控制被锐化的最小亮度变化。

• Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0):核滤波

当前版本只支持核大小为3x3和5x5的核大小,且图像格式为“L”和“RGB”的图像。

>size指定核大小(width, height);

>kernel指定核权值的序列;

>scale指定缩放因子;

>offset指定偏移量,如果使用,则将该值加到缩放后的结果上。

• RankFilter(size, rank):排序滤波

>size指定滤波核的大小;

>rank指定选取排在第rank位的像素,若大小为0,则为最小值滤波;若大小为size * size / 2则为中值滤波;若大小为size * size - 1则为最大值滤波。

• MedianFilter(size=3):中值滤波

>size指定核的大小

• MinFilter(size=3):最小值滤波器

>size指定核的大小

• MaxFilter(size=3):最大值滤波器

>size指定核的大小

• ModeFilter(size=3):波形滤波器

选取核内出现频次最高的像素值作为该点像素值,仅出现一次或两次的像素将被忽略,若没有像素出现两次以上,则保留原像素值。

>size指定核的大小

原图lena.jpg如下:

上例的滤波处理结果如下:

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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