用Python进行图像处理

图像处理的研究领域，大家都知道Matlab，而今天我要给大家介绍如何使用python的Imaging库来进行图像处理。
    下载python的Image library（PIL）：PIL-1.1.6.win32-py2.5.exe[我用的是python2.5的windows版]，500多k的一个可执行文件。安装到python目录。
    下面我们就可以开始了。
    1、图片的打开和显示：
    

>> import Image   #加载image库
>> im = Image.open("c: est.jpg")  #打开文件[支持大部分图像文件格式]
>> im.show()                       #显示图像
>> im.save("hello.gif","GIF")      #保存图像为gif格式

    2、进行基本的处理：

>> im = addNoise(im,"uniform",[0,50])  #添加uniform噪声
>> im = spacFilter("median",im)        #中值滤波                
>> im = im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE) #基本滤波之 边缘增强
>> im = im.convert("L")              #转换为灰度图像

    原图：

边缘增强后：

    转换为灰度图像后：

    3、可以看到，python的强大功能在于以最少的代码实现最多的功能。
    其实PIL完全可以自己定义处理函数的，上面用到的spacFilter和addNoise是我重新编写的基本图像处理函数：

defspacFilter(mode,im):
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    for i in range(0,list(im.size)[0]):
        for j in range(0,list(im.size)[1]):
            if ((i - 1) >= 0) and ((j - 1) >= 0) and ((i + 1) < list(im.size)[0]) and ((j + 1) < list(im.size)[1]):
                pixels = [im.getpixel((i + 1,j + 1)),im.getpixel((i + 1,j)),im.getpixel((i + 1,j - 1)),
                      im.getpixel((i,j + 1)),im.getpixel((i,j - 1)),
                      im.getpixel((i - 1,j + 1)),im.getpixel((i - 1,j)),im.getpixel((i - 1,j - 1))]
            else:
                continue
            if mode == "mean":       #3x3平均值滤波
                #print pixels
                #color = 128
                datax = list(pixels)
                color = (datax[0] + datax[1] + datax[2] + datax[3] + datax[4] + datax[5] +
                         datax[6] + datax[7]) / 8       
            elif mode == "median":  #3x3中值滤波
                color = (pixels[0] + pixels[1] + pixels[2] + pixels[3] + pixels[4] + pixels[5] +
                         pixels[6] + pixels[7]) / 8
            elif mode == "max":     #3x3最大值滤波
                color = max(pixels)
            elif mode == "min":     #3x3最小值滤波
                color = min(pixels)
            point = [i,j]
            draw.point(point,color)
    del draw
    return im

    和上面用到的添加噪声函数：

 def addNoise(im,mode,value):
    draw = ImageDraw.Draw(im)
    for i in range(0,list(im.size)[0]):
        for j in range(0,list(im.size)[1]):
            if mode == "uniform":　　　　　　　＃UNIFORM噪声
                rnd = random.uniform(value[0],value[1])
            elif mode == "normal":          ＃UNIFORM噪声
                rnd = random.gauss(value[0],value[1])
            elif mode == "lognormal":
                rnd = random.lognormvariate(value[0],value[1])
            elif mode == "negexp":
                rnd = random.expovariate(value[0],value[1])
            elif mode == "gamma":
                rnd = random.gammavariate(value[0],value[1])
            elif mode == "beta":
                rnd = random.betavariate(value[0],value[1])
            elif mode == "pareto":
                rnd = random.paretovariate(value[0])
            elif mode == "weibull":
                rnd = random.weibullvariate(value[0],value[1])
               
            if im.mode == "RGB":
                color = list(im.getpixel((i,j))) 
                color[0] = color[0] + rnd
                color[1] = color[1] + rnd
                color[2] = color[2] + rnd
                point = [i,j]
                draw.point(point,tuple(color))
            elif im.mode == "L":
                color = im.getpixel((i,j))
                color = color + rnd
                point = [i,j]
                draw.point(point,color)
            else:
                print "File type not supported!"
                sys.exit(1)
    del draw
    return im