python爬虫基础15-python图像处理,PIL库

2022-02-19 19:23:18

Python图像处理-Pillow

简介

Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library )，可以说基本上是Python处理图像的标准库，功能强大，使用简单。

但是由于PIL不支持Python3，而且更新缓慢。所以有志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本，命名为Pillow，Pillow目前最新支持到python3.6，更新活跃，并且增添了许多新的特性。所以我们安装Pillow即可。

安装

Pillow的安装比较的简单，直接pip安装即可：

pip install Pillow

但是要注意的一点是，Pillow和PIL不能共存在同一个环境中，所以如果安装的有PIL的话，那么安装Pillow之前应该删除PIL。

由于是继承自PIL的分支，所以Pillow的导入是这样的：

import PIL 
# 或者
from PIL import Image

使用手册

Image

Image是Pillow中最为重要的类，实现了Pillow中大部分的功能。要创建这个类的实例主要有三个方式：

  1. 从文件加载图像

  2. 处理其他图像获得

  3. 创建一个新的图像

读取图像

一般来说，我们都是都过从文件加载图像来实例化这个类，如下所示：

from PIL import Image
picture = Image.open('happy.png')

如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会自动识别文件内容为文件格式。

新建图像

Pillow新建空白图像使用new()方法， 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。

  • 可以直接填入常用颜色的名称。如'red'。

  • 也可以填入十六进制表示的颜色，如#FF0000表示红色。

  • 还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。

picture = Image.new('RGB', (200, 100), 'red')

保存图像

保存图片的话需要使用save()方法：

picture.save('happy.png')

保存的时候，如果没有指定图片格式的话，那么Pillow会根据输入的后缀名决定保存的文件格式。

图像的坐标表示

在Pillow中，用的是图像的左上角为坐标的原点（0，0），所以这意味着，x轴的数值是从左到右增长的，y轴的数值是从上到下增长的。

我们处理图像时，常常需要去表示一个矩形的图像区域。Pillow中很多方法都需要传入一个表示矩形区域的元祖参数。

这个元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。其实就相当于，矩形的左上顶点坐标为(左，顶)，矩形的右下顶点坐标为(右，底)，两个顶点就可以确定一个矩形的位置。

右和底坐标稍微特殊，跟python列表索引规则一样，是左闭又开的。可以理解为[左, 右)和[顶， 底)这样左闭右开的区间。比如(3, 2, 8, 9)就表示了横坐标范围[3, 7]；纵坐标范围[2, 8]的矩形区域。

常用属性

  • PIL.Image.filename

    图像源文件的文件名或者路径，只有使用open()方法创建的对象有这个属性。

    类型：字符串

  • PIL.Image.format

    图像源文件的文件格式。

  • PIL.Image.mode

    图像的模式，一般来说是“1”, “L”, “RGB”, 或者“CMYK” 。

  • PIL.Image.size

    图像的大小

  • PIL.Image.width

    图像的宽度

  • PIL.Image.height

    图像的高度

  • PIL.Image.info

    图像的一些信息，为字典格式

常用方法

裁剪图片

Image使用crop()方法来裁剪图像，此方法需要传入一个矩形元祖参数，返回一个新的Image对象，对原图没有影响。

croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))

复制与粘贴图像

复制图像使用copy()方法：

copyed_im = im.copy()

粘贴图像使用paste()方法：

croped_im = im.crop((100, 100, 200, 200))
im.paste(croped_im, (0, 0))

im对象调用了paste()方法，第一个参数是被裁剪下来用来粘贴的图像，第二个参数是一个位置参数元祖，这个位置参数是粘贴的图像的左顶点。

调整图像的大小

调整图像大小使用resize()方法：

resized_im = im.resize((width, height))

resize()方法会返回一个重设了大小的Image对象。

或者使用thumbnail（）方法

im = Image.open('test.jpg')

#获得图像尺寸

w, h = im.size

# 缩放到50%

im.htumbnail((w//2, h//2))

#显示图片

im.show()

thumbnail() 方法可以用来制作缩略图。它接受一个二元数组作为缩略图的尺寸，然后将示例缩小到指定尺寸

旋转图像和翻转图像

旋转图像使用rotate()方法，此方法按逆时针旋转，并返回一个新的Image对象：

# 逆时针旋转90度

im.rotate(90)

im.rotate(180)

im.rotate(20, expand=True)

旋转的时候，会将图片超出边界的边角裁剪掉。如果加入expand=True参数，就可以将图片边角保存住。

翻转图像使用transpose()：

# 水平翻转

im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# 垂直翻转

im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

获得图片通道名称

im.getbands()

通过通道分割图片

split()

split()可以将多通道图片按通道分割为单通道图片。返回各个通道的灰度图组成的元组

R, G, B = im.split()

split()方法返回的是一个元祖，元祖中的元素则是分割后的单个通道的图片。

getchannel(channel)

getchannel()可以获取单个通道的图片：

R = im.getchannel("R")

模式转化

img = im.convert("L")

获取单个像素的值

使用getpixel(xy)方法可以获取单个像素位置的值：

im.getpixel((100, 100))

传入的xy需要是一个元祖形式的坐标。

如果图片是多通道的，那么返回的是一个元祖。

加载图片全部数据

我们可以使用load()方法加载图片所有的数据，并比较方便的修改像素的值：

pixdata = im.load()

pixdata[100,200] = 255

此方法返回的是一个PIL.PyAccess，可以通过这个类的索引来对指定坐标的像素点进行修改。

获取全部像素内容

getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 类的对象中的像素内容

该方法会将图片中的像素内容，逐行逐行地拼接起来，作为一个完整的序列返回。方法的返回类型，是 PIL 库的内部类型。我们可以用 list(im.getdata()) 得到标准的 Python list 对象。

band 意味「通道」。当 band = None 时，方法返回所有通道的像素内容；当 band = 0时，则返回第一个通道的像素内容。例如，对于 RGB 模式的位图，band = 0 返回 R 通道的内容；band = 2 返回 B 通道的内容。

from PIL import Image

im = Image.open('test.jpg')

print(im.getdata())  #获取所有通道的值 类似生成器的对象

print(list(im.getdata(0)))  #获取第一个通道的值, 转化为列表

####

关闭图片并释放内存

此方法会删除图片对象并释放内存

im.close()

图像类

这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。

相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤

  1. 灰度处理

  2. 增加对比度(可选)

  3. 二值化

  4. 降噪

  5. 倾斜校正分割字符

  6. 建立训练库

  7. 识别

0. 灰度化

像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点构成， 一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以一个像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵，我们对图像的处理就是对这个像素点矩阵的操作，想要改变某个像素点的颜色，只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置（x, y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色.

图片的灰度化,就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系：R=G=B,此时的这个值叫做灰度值.

灰度化的转化公式一般为：

R = G = B = 处理前的 R*0.3 + G*0.59 + B*0.11

img = img.convert('L')  #转为灰度图

1. 二值化

二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑）或者255（白） ，从而实现二值化，让整个图像呈现只有黑和白的效果。

原理是利用设定的一个阈值来判断图像像素为0还是255，小于阈值的变为0（黑色）， 大于的变为255（白色）。

这个临界灰度值就被称为阈值，阈值的设置很重要。阈值过大或过小都会对图片造成损坏。

选择阈值的原则是：既要尽可能保存图像信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰，

常用方法

  • 取阈值为127（0~255的中数，（0+255）/2=127 ）

    好处是计算量小速度快，

    缺点也是很明显的 ，对于图片中内容色彩分布较大的图片，很容易造成内容的缺失。

  • 平均值法

    计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg

    （像素点1灰度值+...+像素点n灰度值）/ n = 像素点平均值avg

    这样做比方法1好一些。 但可能导致部分对象像素或者背景像素丢失。

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def averageThreshold(img):
    pixdata = img.load()
    width,height = img.size
    
    threshold = sum(img.getdata())/(width*height)   #计算图片的平均阈值
​
    # 遍历所有像素，大于阈值的为白色
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            if pixdata[x, y] < threshold:
                pixdata[x, y] = 0
            else:
                pixdata[x,y] = 255
​
    return img

  • 双峰法

    图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。 当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。

  • 迭代法

    首先选择一个近似阈值作为估计值的初始值，然后进行分割，产生子图像，并根据子图像的特性来选取新的阈值，再利用新的阈值分割图像，经过几次循环，使错误分割的图像像素点降到最少。这样做的效果好于用初始阈值直接分割图像的效果。

    1. 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Pmax和Pmin，令初始阈值T0=(Pmax+Pmin)/2

    2. 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，（小于 T0 的像素部分，大于T0的背景部分），并分别求其均值 avgPix, avgBac

    3. 求出新阈值TK = ( avgPix+avgBac) / 2；

    4. 若T0=TK，则所得即为阈值；否则转2，迭代计算 。

from PIL import Image
​
def iterGetThreshold(img, pixdata, width, height):
    pixPrs = pixBac = []                     #用于统计前景和背景平均阈值
    threshold = 0
    pixel_min, pixel_max = img.getextrema()  # 获得图片中最大和最小灰度值
    newThreshold = int((pixel_min + pixel_max) / 2)  # 初始阈值
​
    while True:
        if abs(threshold -  newThreshold) < 5:   #差值小于5,退出
            break
        for y in range(height):
            for x in range(width):
                if pixdata[x, y] >= newThreshold:
                    pixBac.append(pixdata[x,y])    #大于阈值 为背景
                else:
                    pixPrs.append(pixdata[x,y])    #小于， 前景
​
        avgPrs = sum(pixPrs)/len(pixPrs)
        avgBac = sum(pixBac)/len(pixBac)
        threshold = newThreshold
        newThreshold = int((avgPrs+avgBac)/2)
​
    return newThreshold
​
​
def binary(img, threshold=None):
    img = img.convert('L')  #转为灰度图
    pixdata = img.load()
    width, height = img.size
​
    if not threshold:
        threshold = iterGetThreshold(img, pixdata,width, height)
    # 遍历所有像素，大于阈值的为白色
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            if pixdata[x, y] < threshold:
                pixdata[x, y] = 0
            else:
                pixdata[x,y] = 255
​
    return img
​
img = Image.open('test-1.jpg')
img.show()
new_img = Binary(img)
new_img.show()

2. 降噪

从前面经过二值化处理，如果一个像素点是图片或者干扰因素的一部分，那么它的灰度值一定是0，即黑色； 如果一个点是背景，则其灰度值应该是255，白色。

因此对于孤立的噪点，其周围应该都是白色，或者大多数点都是白色pixel

如果图片分辨率够高，一个噪点实际上可能是有很多个点组成 ，所以此时的判断条件应该放宽，即一个点是黑色的并且相邻的8个点为白色点的个数大于一个固定值，那么这个点就是噪点 。

常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法，可以参考手机九宫格输入法，按键5为要判断的像素点，4邻域就是判断上下左右，8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音，阈值可以根据实际情况修改。

这个方法对小噪点比较好，如果阀值设的比较大，很多验证码字符也会受到很大影响，因为验证码可能就是一些断断续续的点连出来的，阀值设太大，尽管噪点没了，验证码也会没了。

def depoint(img, N=2):
    pixdata = img.load()
    width, height = img.size
    for y in range(1, height - 1):
        for x in range(1, width - 1):
            count = 0
            if pixdata[x, y - 1] == 255:  # 上
                count = count + 1
            if pixdata[x, y + 1] == 255:  # 下
                count = count + 1
            if pixdata[x - 1, y] == 255:  # 左
                count = count + 1
            if pixdata[x + 1, y] == 255:  # 右
                count = count + 1
​
            # if pixdata[x-1, y-1] == 255:  #左上
            #     count = count + 1
            # if pixdata[x+1, y-1] == 255:  #右上
            #     count = count + 1
            # if pixdata[x-1, y+1] == 255:  #左下
            #     count = count + 1
            # if pixdata[x+1, y+1] == 255:  #右下
            #     count = count + 1
​
            if count > N:
                pixdata[x, y] = 255  #设置为白色
    return img
​
depoint(img).show()
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