這篇文章給大家介紹怎樣使用Python圖像處理，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡單而有效地實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊蹋挛倪M行對Python圖像處理進行說明。

當然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經(jīng)驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時，是采用固定的閾 值127來實現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過查表的方式實現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表，每個顏色通道應(yīng)當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當然，由于這里的table并沒有什么特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設(shè)定實現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

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'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護階段節(jié)約大量資金，而這兩個階段的軟件成本占到了軟件整個生命周期中總成本 的50%到95%。
Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發(fā)原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會產(chǎn)生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。

關(guān)于怎樣使用Python圖像處理就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

當前文章：怎樣使用Python圖像處理
文章路徑：http://jinyejixie.com/article20/ipgdco.html

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