python的N个小功能(图片预处理：打开图片，滤波器，增强，灰度图转换，去噪，二值化，切割，保存)

 

 

############################图片预处理以及图片裁剪###########################################

#############################################################################################

######图片切割##########

import os

import os.path

from PIL import Image

from PIL import ImageFilter

from PIL import ImageEnhance

import time

#########################切割函数#########################################

#################我的是根据目标图片，80*20以及实验得出结论################

##########################################################################

def segment(im):

         s=6   #首次第一个点的横坐标

         w=16  #宽度

         h=20  #第二个点的纵坐标

         t=0   #第一个点的纵坐标

         im_new=[]#在一张图片裁剪四个区域

         #for i in range(4):

         #       im1=im.crop((s+w*i,t,s+w*(i+1),h))  #crop函数得到局部区域

         #       im_new.append(im1)

         im1=im.crop((6,0,6+17,20))

         im_new.append(im1)

         im1=im.crop((23,0,23+16,20))

         im_new.append(im1)

         im1=im.crop((39,0,39+16,20))

         im_new.append(im1)

         im1=im.crop((55,0,55+18,20))

         im_new.append(im1)

         return im_new

#################图片增强######################################

#################图片二值化函数:符合阈值之上,设为1;否则设为0###

###############################################################

def binarizing(im,threshold):

         pixdata=im.load()

         w,h=im.size

         for j in range(h):

                   for i in range(w):

                            if pixdata[i,j]<threshold:

                                     pixdata[i,j]=0

                            else:

                                     pixdata[i,j]=255

         return im

################################图片去噪############################

##########对于像素值>245的邻域像素，判别为属于背景色################

##########，如果一个像素上下左右4各像素值有超过2个##################

##########像素属于背景色，那么该像素就是目标点，否则就是噪声##########

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def denoising(im):

         pixdata=im.load()

         w,h=im.size

         for j in range(1,h-1):

                   for i in range(1,w-1):

                            count=0

                            if pixdata[i,j-1]>245:

                                     count=count+1

                            if pixdata[i,j+1]>245:

                                     count=count+1

                            if pixdata[i+1,j]>245:

                                     count=count+1

                            if pixdata[i-1,j]>245:

                                     count=count+1

                            if count>2:

                                     pixdata[i,j]=255

         return im

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##############图片转换:打开图片,滤波器,增强,灰度图转换,去噪,二值化############

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def imgTransfer(f_name):

         im=Image.open(f_name)  #打开图片

         im=im.filter(ImageFilter.MedianFilter(1))  #对于输入图像的每个像素点，该滤波器从（size，size）的区域中拷贝中值对应的像素值存储到输出图像中

         #enhancer=ImageEnhance.Contrast(im)

         #im=enhancer.enhance(1)

         im=ImageEnhance.Contrast(im).enhance(1.5)#enhance()的参数factor决定着图像的对比度情况。从0.1到0.5，再到0.8，2.0，图像的对比度依次增大.0.0为纯灰色图像;1.0为保持原始

         im=im.convert('L')   #灰度图转换

         im=denoising(im)     #图片去噪

         im=binarizing(im,200)  #图片二值化

         #im=nse.removeNoisy(im)

         #im.save('/User/iswin/Downloads/vim/test.clear.jpg','jpeg')

         #im.show()

         return im

#####批量裁剪图片,并保存######################################

def cutPictures(img):

         im=imgTransfer(img)#####图片预处理,二值化,图片增强

         pics=segment(im) #######用crop函数裁剪

         for pic in pics:

                   pic.save('G:Test\%s.jpg'%(int(time.time()*1000000)),'jpeg')

rootdir=u'G:Test'

for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir):

         for dirname in dirnames:

                   print "dirname is:"+dirname

                   print "parent is:"+parent

         for filename in filenames:

                   print "filename is:"+filename

                   print "parent is:"+parent

                   print "the full name is:"+os.path.join(parent,filename)

                   cutPictures(os.path.join(parent,filename))

########实验效果如下：

 

 

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