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用Python做图像处理
<iframe id="alimamaifrm" style="WIDTH: 750px; HEIGHT: 110px" border="0" name="alimamaifrm" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://p.alimama.com/cpacode.php?t=A&pid=mm_10108440_0_0&w=750&h=110&rn=1&cn=3&ky=&cid=251602&bgc=FFFFFF&bdc=E6E6E6&tc=0000FF&dc=000000" frameborder="0" width="750" scrolling="no" height="110"></iframe> 最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别，以此来学习一些新的技能。因为我是初学，对图像处理方面就不太了解了，欲要利吾事，必先利吾器，既然只是做一下实验，那用 Python 来作原型开发再好不过了。在 Python 中，比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library)，当前版本是 1.1.6 ，用起来非常方便。大家可以在 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载和学习。
在这里，我主要是介绍一下做图像识别时可能会用到的一些 PIL 提供的功能，比如图像增强、还有滤波之类的。最后给出使用 Python 做图像处理与识别的优势与劣势。
基本图像处理
使用 PIL 之前需要 import Image 模块：
import Image
然后你就可以使用Image.open(‘xx.bmp’) 来打开一个位图文件进行处理了。打开文件你不用担心格式，也不用了解格式，无论什么格式，都只要把文件名丢给 Image.open 就可以了。真所谓 bmp、jpg、png、gif……，一个都不能少。
img = Image.open(‘origin.png’) # 得到一个图像的实例对象 img
图 1原图
图像处理中，最基本的就是色彩空间的转换。一般而言，我们的图像都是 RGB 色彩空间的，但在图像识别当中，我们可能需要转换图像到灰度图、二值图等不同的色彩空间。 PIL 在这方面也提供了极完备的支持，我们可以：
new_img = img.convert(‘L’)
把 img 转换为 256 级灰度图像， convert() 是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种：
· 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
· L (8-bit pixels, black and white)
· P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)
· RGB (3x8-bit pixels, true colour)
· RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)
· CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)
· YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)
· I (32-bit signed integer pixels)
· F (32-bit floating point pixels)
怎么样，够丰富吧？其实如此之处，PIL 还有限制地支持以下几种比较少见的色彩模式：LA (L with alpha), RGBX (true colour with padding) and RGBa (true colour with premultiplied alpha)。
下面看一下 mode 为 ‘1’、’L’、’P’时转换出来的图像：
图 2 mode = '1'
图 3 mode = 'L'
图 4 mode = 'P'
convert() 函数也接受另一个隐含参数 matrix，转换矩阵 matrix 是一个长度为4 或者16 tuple。下例是一个转换 RGB 空间到 CIE XYZ 空间的例子：
rgb2xyz = (
0.412453, 0.357580, 0.180423, 0,
0.212671, 0.715160, 0.072169, 0,
0.019334, 0.119193, 0.950227, 0 )
out = im.convert("RGB", rgb2xyz)
除了完备的色彩空间转换能力外， PIL 还提供了resize()、rotate()等函数以获得改变大小，旋转图片等几何变换能力，在图像识别方面，图像实例提供了一个 histogram() 方法来计算直方图，非常方便实用。
图像增强
图像增强通常用以图像识别之前的预处理，适当的图像增强能够使得识别过程达到事半功倍的效果。 PIL 在这方面提供了一个名为 ImageEnhance 的模块，提供了几种常见的图像增强方案：
import ImageEnhance
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(image)
for i in range(8):
factor = i / 4.0
enhancer.enhance(factor).show("Sharpness %f" % factor)
上面的代码即是一个典型的使用 ImageEnhance 模块的例子。 Sharpness 是 ImageEnhance 模块的一个类，用以锐化图片。这一模块主要包含如下几个类：Color、Brightness、Contrast和Sharpness。它们都有一个共同的接口 .enhance(factor) ，接受一个浮点参数 factor，标示增强的比例。下面看看这四个类在不同的 factor 下的效果
图 5 使用Color 进行色彩增强，factor 取值 [0, 4]，步进 0.5
图 6 用 Birghtness 增强亮度，factor取值[0,4]，步进0.5
图 7用 Contrast 增强对比度， factor 取值 [0,4]，步进0.5
图 8用 Sharpness 锐化图像，factor取值 [0,4]，步进0.5
图像 Filter
PIL 在 Filter 方面的支持是非常完备的，除常见的模糊、浮雕、轮廓、边缘增强和平滑，还有中值滤波、ModeFilter等，简直方便到可以做自己做一个Photoshop。这些 Filter 都放置在 ImageFilter 模块中，ImageFilter主要包括两部分内容，一是内置的 Filter，如 BLUR、DETAIL等，另一部分是 Filter 函数，可以指定不同的参数获得不同的效果。示例如下：
import ImageFilter
im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im2 = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))
im3 = im.filter(ImageFilter.MinFilter()) # same as MinFilter(3)
可以看到 ImageFilter 模块的使用非常简单，每一个 Filter 都只需要一行代码就可调用，开发效率非常高。
图 9使用 BLUR
图 10使用 CONTOUR
图 11使用 DETAIL
图 12使用EMBOSS
图 13使用 EDGE_ENHANCE
图 14使用 EDGE_ENHANCE_MORE
图 15使用 FIND_EDGES
图 16使用 SHARPEN
图 17使用 SMOOTH
图 18使用 SMOOTH_MORE
以上是几种内置的 Filter 的效果图，除此之外， ImageFilter 还提供了一些 Filter 函数，下面我们来看看这些可以通过参数改变行为的 Filter 的效果：
图 19使用 Kernel()，参数：size = (3, 3), kernel = (0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5)
图 20使用 MaxFilter，默认参数
图 21使用 MinFilter，默认参数
图 22使用 MedianFilter，默认参数
图 23使用 ModeFilter，参数 size = 3
图 24使用 RankFilter，参数 size = 3, rank = 3
小结
到此，对 PIL 的介绍就告一段落了。总的来说，对于图像处理和识别，PIL 内建了强大的支持，从各种增强算法到 Filter ，都让人无法怀疑使用 Python 的可行性。 Python唯一的劣势在于执行时间过慢，特别是当实现一些计算量大的算法时候，需要极强的耐心。我曾用 Hough Transform（霍夫变换）来查找图像中的直线，纯 Python 的实现处理一个 340 * 100 的图片也要花去数秒时间（P4 3.0G + 1G memory）。但使用 PIL 无需关注图像格式、内建的图像增强算法和 Filter 算法，这些优点使 Python 适合用于构造原型和进行实验，在这两方面Python 比 matlab 更加方便。商业的图像识别产品开发，可以考虑已经被 boost accepted的来自 adobe 的开源 C++ 库 gil，可以兼顾执行性能和开发效率。
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发表于 2017-4-27 07:07:49
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