Python圖像濾波處理操作示例【基于ImageFilter類】
本文實(shí)例講述了Python圖像濾波處理操作。分享給大家供大家參考，具體如下：
在圖像處理中，經(jīng)常需要對(duì)圖像進(jìn)行平滑、銳化、邊界增強(qiáng)等濾波處理。在使用PIL圖像處理庫時(shí)，我們通過Image類中的成員函數(shù)filter()來調(diào)用濾波函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行濾波，而濾波函數(shù)則通過ImageFilter類來定義的。
下面先直接看一個(gè)樣例：
#-*- coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
def image_filters_test():
im = Image.open("lena.jpg")
#預(yù)定義的圖像增強(qiáng)濾波器
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類中預(yù)定義了如下濾波方法：
• BLUR：模糊濾波
• CONTOUR：輪廓濾波
• DETAIL：細(xì)節(jié)濾波
• EDGE_ENHANCE：邊界增強(qiáng)濾波
• EDGE_ENHANCE_MORE：邊界增強(qiáng)濾波（程度更深）
• EMBOSS：浮雕濾波
• FIND_EDGES：尋找邊界濾波
• SMOOTH：平滑濾波
• SMOOTH_MORE：平滑濾波（程度更深）
• SHARPEN：銳化濾波
• GaussianBlur(radius=2)：高斯模糊
>radius指定平滑半徑。
• UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)：反銳化掩碼濾波
>radius指定模糊半徑；
>percent指定反銳化強(qiáng)度（百分比）;
>threshold控制被銳化的最小亮度變化。
• Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)：核濾波
當(dāng)前版本只支持核大小為3x3和5x5的核大小，且圖像格式為“L”和“RGB”的圖像。
>size指定核大?。╳idth, height）；
>kernel指定核權(quán)值的序列；
>scale指定縮放因子；
>offset指定偏移量，如果使用，則將該值加到縮放后的結(jié)果上。
• RankFilter(size, rank)：排序?yàn)V波
>size指定濾波核的大??；
>rank指定選取排在第rank位的像素，若大小為0，則為最小值濾波；若大小為size * size / 2則為中值濾波；若大小為size * size - 1則為最大值濾波。
• MedianFilter(size=3)：中值濾波
>size指定核的大小
• MinFilter(size=3)：最小值濾波器
>size指定核的大小
• MaxFilter(size=3)：最大值濾波器
>size指定核的大小
• ModeFilter(size=3)：波形濾波器
選取核內(nèi)出現(xiàn)頻次最高的像素值作為該點(diǎn)像素值，僅出現(xiàn)一次或兩次的像素將被忽略，若沒有像素出現(xiàn)兩次以上，則保留原像素值。
>size指定核的大小
原圖lena.jpg如下：
上例的濾波處理結(jié)果如下：
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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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