最近开始学习用Python调用opencv3的一些库,下面是在学习过程中本人的一点学习笔记:
首先,老师的要求是,对图像做如下处理:
1) 对图像做灰度变换
2) 向图像添加10%的高斯噪声
3) 向图像添加10%的椒盐噪声
4) 对图像做直方图均衡化
5) 做去噪处理
6) 在图的上方添加文字
代码是:
#coding=utf-8
from numpy import *
from scipy import *
import numpy as np
import cv2
def SaltAndPepper(src,percetage): #定义添加椒盐噪声的函数
SP_NoiseImg=src
SP_NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(SP_NoiseNum):
randX=random.random_integers(0,src.shape[0]-1)
randY=random.random_integers(0,src.shape[1]-1)
if random.random_integers(0,1)==0:
SP_NoiseImg[randX,randY]=0
else:
SP_NoiseImg[randX,randY]=255
return SP_NoiseImg
def addGaussianNoise(image,percetage): #定义添加高斯噪声的函数
G_Noiseimg = image
G_NoiseNum=int(percetage*image.shape[0]*image.shape[1])
for i in range(G_NoiseNum):
temp_x = np.random.randint(0,image.shape[0])
temp_y = np.random.randint(0,image.shape[1])
G_Noiseimg[temp_x][temp_y] = 255
return G_Noiseimg
if __name__ == "__main__":
srcImage = cv2.imread("example.jpg")
cv2.namedWindow("Original image")
cv2.imshow("Original image", srcImage)
grayImage = cv2.cvtColor(srcImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰度变换
cv2.imshow("grayimage", grayImage)
gauss_noiseImage = addGaussianNoise(grayImage,0.1) #添加10%的高斯噪声
cv2.imshow("Add_GaussianNoise Image",gauss_noiseImage)
SaltAndPepper_noiseImage = SaltAndPepper(grayImage,0.1) #再添加10%的椒盐噪声
cv2.imshow("Add_SaltAndPepperNoise Image",SaltAndPepper_noiseImage)
equalizeHist_Image = cv2.equalizeHist(grayImage) #对图片进行直方图均衡化
cv2.imshow("Histogram equalization image",equalizeHist_Image)
Denoising_img = cv2.blur(grayImage,(5,5)) #对图片进行均值滤波
cv2.imshow("Denoisiedimg", Denoising_img)
cv2.putText(srcImage, 'My example', (10,50), 0, 0.5, (255,255,255),1) #在图片上方加上字符
cv2.imshow("Added studentID Image",srcImage)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows()
嗯,暂时先做了这些,以后再详细补充各个函数参数含义,以及相关函数的使用。若有不足之处,还望见谅。同时,希望同学习opencv3(Python实现)的同学们能共同分享学习资料。。。。。。。。
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