Python图像处理之Pillow--ImageFilter
应老师的的要求,试用pillow把图像的边缘提取出来,其实就是简单的图片过滤(说的那么神乎)
ImageFilter:Python中的图像滤波，主要对图像进行平滑、锐化、边界增强等滤波处理。
过滤器,说直白一点,就是去除一些无用的信息,把那些有价值、重要的数据信息保留下来.
首先,安装Pillow,在虚拟环境中输入命令pip install Pillow
接下来,开始操作图像
pillow中有个module——ImageFilter，就叫图片过滤器，里面现成的图片加强过滤器有这么几个：
BLUR 模糊
CONTOUR 轮廓
DETAIL 细节
EDGE_ENHANCE 边缘强化
EMBOSS 浮雕
FIND_EDGES 边缘突出
SHARPEN 锐化（至于锐化的效果，这幅图不明显，不过线条是略有清晰的，和DETAIL差不多）
SMOOTH 平滑（效果会把你的图片往一个中间值拉，让整张图看起来没那么突出，或者说更模糊？）
SHARPEN（GaussianBlur(高斯模糊)、UnsharpMask(反锐化掩码滤波)、Kerne(卷积核滤波)、RankFilter(排序滤波)、MedianFilter(最小值滤波器)、MinFilter(中值滤波)、MaxFilter(最大值滤波)、ModeFilter(模式滤波)）
代码:
from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
im1 = im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
im1.save('find_edges.jpg')
im1.close()
效果展示
模糊:
轮廓:
细节:
边缘强化:
GaussianBlur：高斯模糊
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
gbF = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=10))
gbF.show()
UnsharpMask：反锐化掩码滤波
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
umF = im.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3))
umF.show()
①radius：模糊半径
②percent：反锐化强度（百分比）
③threshold：被锐化的最小亮度
Kernel：卷积核滤波
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
kF = im.filter(ImageFilter.Kernel((3, 3), (1, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2), scale=None, offset=10))
kF.show()
①size：核的大小（width, height）
②kernel：核权值序列如3*3的为(1, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2)
③scale：缩放因子
④offset：偏移量（使用的话，则将该值加到缩放后的结果上）
RankFilter：排序滤波
对于输入图像的每个像素点，等级滤波器根据像素值，在（size，size）的区域中对所有像素点进行排序，然后拷贝对应等级的值存储到输出图像中
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
rfF = im.filter(ImageFilter.RankFilter(5, 8))
rfF.show()
①size：核的大小（width, height）
②rank：如例子，在每个像素点为中心的5x5区域25个像素点中选择排序第8位的像素作为新的值
MinFilter：最小值滤波器
对于输入图像的每个像素点，该滤波器从（size，size）的区域中拷贝最小的像素值存储到输出图像中
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
minF = im.filter(ImageFilter.MinFilter(5))
minF.show()
①size：核的大小（size=N）
MedianFilter：中值滤波
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
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
medF = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(5))
medF.show()
①size：核的大小（size=N）
MaxFilter：最大值滤波
对于输入图像的每个像素点，该滤波器从（size，size）的区域中拷贝最大的像素值存储到输出图像中
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
maxF = im.filter(ImageFilter.MaxFilter(5))
maxF.show()
①size：核的大小（size=N）
ModeFilter：模式滤波
对于输入图像的每个像素点，该滤波器从（size，size）的区域中拷贝出现次数最多的像素值存储到输出图像中。如果没有一个像素值出现过两次极其以上，则使用原始像素值。
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('Unknown.jpg')
modF = im.filter(ImageFilter.ModeFilter(5))
modF.show()
①size：核的大小（size=N）
剩下的效果大家可以自己去试试.,我就不再一一为大家展示了.保留一些神秘性,哈哈哈···
