《Python中的图像处理》主要研究Python中的图像处理。《Python中的图像处理》贯穿各种图像处理算法与案例进行介绍，是一本典型的实战指南。《Python中的图像处理》从实战出发，详细介绍了Python中的图像处理，包含了丰富的算法及案例，每个步骤都结合代码、公式和图表进行叙述。《Python中的图像处理》采用Python编程语言和OpenCV库编写，给想快速了解图像处理、从事计算机视觉领域和研究Python图像识别方向的读者提供便利，能够迅速上手。《Python中的图像处理》构思合理，采用通俗易懂、由浅入深的方式叙述，也符合**大数据发展战略，是一本入门级的Python图像处理教材。

**篇 基础知识
第1章 绪论
图像处理是通过计算机对图像进行分析以达到所需结果的技术。常见的方法包括图像变换、图像运算、图像增强、图像分割、图像复原、图像分类等，广泛应用于制造业、生物医学、商品防伪、文物修复、图像校验、模式识别、计算机视觉、人工智能、多媒体通信、军事训练等领域。随着大数据和人工智能的发展，Python语言也变得越来越火热，其清晰的语法、丰富和强大的功能，让Python迅速应用于各个领域。本书主要通过Python语言来实现各种图像处理算法及案例，有效地辅助读者学习图像处理知识，并运用于自己的科研、工作或学习中。
1.1 数字图像处理
数字图像处理（digital image processing）又称为计算机图像处理（computer image processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理应用领域如图1-1所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
图1-1 数字图像处理应用领域
CT为X射线计算机断层摄影，是computer tomography的缩写。GIS为地理信息系统，是geographic information system的缩写。
数字图像处理*早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，常用的处理方法包括图像增强、复原、编码、压缩等。1979年，无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得重大开拓性成就，包括航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等领域，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[1]。随着图像处理技术的深入发展，从20世纪70年代中期开始，计算机技术和人工智能、思维科学研究迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现用类似人类视觉系统理解外部世界，称为图像理解或计算机视觉。如今，这项研究取得了不少重要的研究成果。数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到了广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析、获取水害灾情的变化。气象部门用遥感图像分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械工业部门使用图像处理技术自动进行金相图分析识别。**部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。通信领域传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网和高清晰度电视都采用了数字图像处理技术。本书主要讲解的图像处理方法包括图像几何运算、图像量化采样、图像点运算、图像形态学处理、图像增强、图像平滑、图像锐化、图像**、图像分割、傅里叶变换与霍夫变换、图像分类等[1-3]。
1.2 Python语言
随着大数据、深度学习、人工智能、图像识别的迅速发展，图像处理和计算机视觉也变得越来越热门。由于Python语言具有语法清晰、代码友好、易读性好等特点，同时拥有强大的第三方库支持，包括网络爬取、信息传输、数据分析、图像处理、绘图可视化等库函数，本书选择Python作为图像处理的编程语言。
Python是Guido van Rossum在1989年开发的一门语言，它既是解释性编程语言，又是面向对象的语言，其操作性和可移植性高，广泛应用于数据挖掘、图像处理、人工智能领域。Python具有语言清晰、容易学习、**率的数据结构、丰富且功能强大的第三方库等优势，是一种能在多种功能、多种平台上撰写脚本及快速开发的理想语言。相比于C#，Python跨平台、支持开源，是一门解释型语言，可以运行在Linux、Windows等平台，而C#则相反，平台受限、不支持开源、需要编译等；相比于Java，Python更简洁，学习难度也相对容易很多，而Java过于庞大复杂；相比于C和C ++，Python语法简单易懂，是一种脚本语言，而C和C ++通常要和底层硬件打交道，语法也比较晦涩难懂[4，5]。图1-2为Python的图标。
图1-2 Python的图标
本书主要通过Python调用OpenCV、Matplotlib、Numpy、Sklearn等第三方库实现图像处理，其优雅清晰的语法结构减少了读者的负担，大大增强了程序的质量。全书采用Python2.7.8版本实现，并贯穿整本书的所有代码，这是因为Python2.7.8是比较经典的一个版本，其兼容性较高，各方面的资料和文章也比较完善。该版本适用于多种图像处理，调用OpenCV库，也适用于各种数据分析库，如Sklearn、Matplotlib等，所以本书选择Python2.7.8版本，同时结合官方的Python解释器进行详细介绍，也希望读者喜欢。Python3.x版本已经发布，它具有一些更便捷的功能，但大部分功能和语法与Python2.7.8都是一致的，作者也**大家结合Python3.x进行学习，或尝试将本书的代码修改为Python3.x版本[3]。
1.3 OpenCV
OpenCV（open source computer vision）直译为开源计算机视觉库，是一个开放源代码的图像及视频分析库，是进行图像处理的一款**工具。自1999年问世以来，它已经被图像处理和计算机视觉领域的学者与开发人员视为**工具。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac操作系统上。它是一个由C/C ++语言编写而成的轻量级并且**的库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法[4，5]。
图1-3是OpenCV的图标，其设计目标是执行速度更快，更加关注实时应用。采用优化的C/C ++代码编写而成，能够充分利用多核处理器的优势，构建一个简单易用的计算机视觉框架。OpenCV广泛应用于产品检测、医学成像、立体视觉、图像识别、图像增强、图像恢复等领域。本书主要通过Python语言结合OpenCV库实现图像处理相关的算法及案例，并强化读者的印象。
图1-3 OpenCV的图标
1.4 章节安排
本书为满足广大读者的需求，结合Python语言实现了各种图像处理，主要包括四篇内容，如图1-4所示。
1.**篇基础知识
本篇主要介绍基础知识，包括第2章Python基础、第3章数字图像处理基础、第4章Python图像处理入门。**篇**介绍Python基础语法、数据类型、基本语句、基本操作、像素及常见图像分类、图像信号数字化处理、OpenCV安装配置、OpenCV初识及常见数据类型、Numpy和Matplotlib库介绍、几何图形绘制、OpenCV读取显示图像、OpenCV读取修改像素、OpenCV创建复制保存图像、获取图像属性及通道、图像算术与逻辑运算、图像融合处理、获取图像ROI区域、图像类型转换等。
2.第二篇图像运算
本篇为本书的核心知识，主要介绍Python图像运算，包括第5章Python图像几何变换、第6章Python图像量化及采样处理、第7章Python图像的点运算处理、第8章Python图像形态学处理。图像几何变换涉及图像平移变换、缩放变换、旋转变换、镜像变换、仿射变换、透视变换。图像量化及采样处理，涉及图像量化处理（K-Means聚类量化处理）、图像采样处理（局部马赛克处理）、图像金字塔（图像向下取样、图像向上取样）。图像的点运算处理涉及图像灰度化处理（灰度线性变换、灰度非线性变换）、图像阈值化处理（固定阈值化处理、自适应阈值化处理）。图像形态学处理涉及图像腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算和底帽运算。
3.第三篇图像增强
图像增强是指按照某种特定的需求，突出图像中有用的信息，去除或者削弱无用的信息。本篇包括第9章Python直方图统计、第10章Python图像增强、第11章Python图像平滑、第12章Python图像锐化及边缘检测。其中，图像直方图涉及Matplotlib绘制直方图、OpenCV绘制直方图、掩模直方图、图像灰度变换直方图对比、图像H-S直方图、直方图判断黑夜白天。图像增强涉及直方图均衡化、局部直方图均衡化、自动色彩均衡化。图像平滑涉及均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波。图像锐化及边缘检测涉及Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子、Canny算子、LOG算子。
4.第四篇高阶图像处理
本篇主要包括第13章Python图像**处理、第14章Python图像分割、第15章Python傅里叶变换与霍夫变换、第16章Python图像分类。其中，图像**处理涉及图像毛玻璃**、浮雕**、油漆**、素描**、怀旧**、光照**、流年**、水波**、卡通**、滤镜**、直方图均衡化**、模糊**。图像分割涉及基于阈值的图像分割、基于边缘检测

目录 **篇 基础知识 第1章 绪论 3 1.1 数字图像处理 3 1.2 Python语言 4 1.3 OpenCV 5 1.4 章节安排 6 参考文献 7 第2章 Python基础 8 2.1 Python简介 8 2.2 基础语法 10 2.2.1 输出语句 10 2.2.2 注释 12 2.2.3 变量及赋值 13 2.2.4 输入语句 14 2.3 数据类型 15 2.4 基本语句 20 2.4.1 条件语句 20 2.4.2 循环语句 23 2.5 基本操作 25 2.6 本章小结 27 参考文献 27 第3章 数字图像处理基础 28 3.1 数字图像处理概述 28 3.2 像素及常见图像分类 28 3.3 图像信号数字化处理 31 3.4 OpenCV安装配置 32 3.5 OpenCV初识及常见数据类型 33 3.5.1 OpenCV显示图像 33 3.5.2 常见数据类型 36 3.6 Numpy和Matplotlib库介绍 37 3.6.1 Numpy库 37 3.6.2 Matplotlib库 38 3.7 几何图形绘制 42 3.7.1 绘制直线 43 3.7.2 绘制矩形 45 3.7.3 绘制圆形 47 3.7.4 绘制椭圆 48 3.7.5 绘制多边形 51 3.7.6 绘制文字 54 3.8 本章小结 55 参考文献 55 第4章 Python图像处理入门 56 4.1 OpenCV读取显示图像 56 4.2 OpenCV读取修改像素 57 4.3 OpenCV创建复制保存图像 61 4.4 获取图像属性及通道 64 4.4.1 图像属性 64 4.4.2 图像通道处理 66 4.5 图像算术与逻辑运算 70 4.5.1 图像加法运算 70 4.5.2 图像减法运算 71 4.5.3 图像与运算 73 4.5.4 图像或运算 75 4.5.5 图像异或运算 76 4.5.6 图像非运算 77 4.6 图像融合处理 79 4.7 获取图像ROI区域 82 4.8 图像类型转换 84 4.9 本章小结 88 参考文献 88 第二篇 图像运算 第5章 Python图像几何变换 91 5.1 图像几何变换概述 91 5.2 图像平移变换 92 5.3 图像缩放变换 95 5.4 图像旋转变换 99 5.5 图像镜像变换 102 5.6 图像仿射变换 104 5.7 图像透视变换 106 5.8 本章小结 108 参考文献 108 第6章 Python图像量化及采样处理 109 6.1 图像量化处理 109 6.1.1 概述 109 6.1.2 操作 110 6.1.3 K-Means聚类量化处理 114 6.2 图像采样处理 116 6.2.1 概述 116 6.2.2 操作 117 6.2.3 局部马赛克处理 121 6.3 图像金字塔 123 6.3.1 图像向下取样 124 6.3.2 图像向上取样 127 6.4 本章小结 130 参考文献 130 第7章 Python图像的点运算处理 131 7.1 图像点运算的概述 131 7.2 图像灰度化处理 131 7.2.1 图像的灰度线性变换 140 7.2.2 图像的灰度非线性变换 147 7.3 图像阈值化处理 154 7.3.1 固定阈值化处理 155 7.3.2 自适应阈值化处理 163 7.4 本章小结 167 参考文献 167 第8章 Python图像形态学处理 168 8.1 数学形态学概述 168 8.2 图像腐蚀 168 8.3 图像膨胀 171 8.4 图像开运算 173 8.5 图像闭运算 176 8.6 图像梯度运算 178 8.7 图像顶帽运算 180 8.8 图像底帽运算 184 8.9 本章小结 186 参考文献 186 第三篇 图像增强 第9章 Python直方图统计 189 9.1 图像直方图概述 189 9.2 Matplotlib绘制直方图 191 9.3 OpenCV绘制直方图 197 9.4 掩模直方图 201 9.5 图像灰度变换直方图对比 203 9.6 图像H-S直方图 213 9.7 直方图判断黑夜白天 215 9.8 本章小结 219 参考文献 219 第10章 Python图像增强 220 10.1 图像增强概述 220 10.2 直方图均衡化 222 10.2.1 原理知识 222 10.2.2 代码实现 227 10.3 局部直方图均衡化 231 10.4 自动色彩均衡化 233 10.5 本章小结 237 参考文献 237 第11章 Python图像平滑 238 11.1 图像平滑概述 238 11.2 均值滤波 240 11.3 方框滤波 243 11.4 高斯滤波 247 11.5 中值滤波 249 11.6 双边滤波 251 11.7 本章小结 254 参考文献 254 第12章 Python图像锐化及边缘检测 255 12.1 原理概述 255 12.1.1 一阶微分算子 255 12.1.2 二阶微分算子 256 12.2 Roberts算子 257 12.3 Prewitt算子 259 12.4 Sobel算子 261 12.5 Laplacian算子 263 12.6 Scharr算子 268 12.7 Canny算子 270 12.8 LOG算子 273 12.9 本章小结 275 参考文献 276 第四篇 高阶图像处理 第13章 Python图像**处理 279 13.1 图像毛玻璃** 279 13.2 图像浮雕** 280 13.3 图像油漆** 282 13.4 图像素描** 283 13.5 图像怀旧** 285 13.6 图像光照** 287 13.7 图像流年** 289 13.8 图像水波** 290 13.9 图像卡通** 293 13.10 图像滤镜** 295 13.11 图像直方图均衡化** 297 13.12 图像模糊** 299 13.13 本章小结 300 第14章 Python图像分割 301 14.1 图像分割概述 301 14.2 基于阈值的图像分割 302 14.3 基于边缘检测的图像分割 303 14.4 基于纹理背景的图像分割 309 14.5 基于K-Means聚类的区域分割 311 14.6 基于均值漂移算法的图像分割 317 14.7 基于分水岭算法的图像分割 321 14.8 图像漫水填充分割 327 14.9 文字区域定位及提取案例 333 14.10 本章小结 338 参考文献 339 第15章 Python傅里叶变换与霍夫变换 340 15.1 图像傅里叶变换概述 340 15.2 图像傅里叶变换操作 341 15.2.1 Numpy实现傅里叶变换 341 15.2.2 Numpy实现傅里叶逆变换 345 15.2.3 OpenCV实现傅里叶变换 346 15.2.4 OpenCV实现傅里叶逆变换 348 15.3 基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波 350 15.4 图像霍夫变换 356 15.4.1 图像霍夫线变换操作 358 15.4.2 图像霍夫圆变换操作 363 15.5 本章小结 366 参考文献 366 第16章 Python图像分类 367 16.1 图像分类概述 367 16.2 常见的分类算法 368 16.2.1 朴素贝叶斯分类算法 368 16.2.2 KNN分类算法 369 16.2.3 SVM分类算法 369 16.2.4 随机森林分类算法 371 16.2.5 神经网络分类算法 372 16.3 基于朴素贝叶斯算法的图像分类 374 16.4 基于KNN算法的图像分类 380 16.5 基于神经网络算法的图像分类 384 16.6 本章小结 389 参考文献 389