你是否曾在机器学习或计算机视觉项目中遇到过质量较差的图像问题？图像是许多AI系统的生命线，但并非所有图像都是相同的。在训练模型或运行算法之前，通常需要对图像进行一些预处理以获得最佳结果。在Python中进行图像预处理将成为您的新伙伴。
在本指南中，您将学到使用Python准备图像进行分析的所有技巧和窍门。我们将涵盖从调整大小和裁剪到减少噪声和归一化的所有内容。到时候，您的图像将准备就绪，可以进行详细分析。借助诸如OpenCV、Pillow和scikit-image等库的帮助，您将很快就能增强图像。因此，请做好准备，开始深入了解Python中图像预处理技术的完整指南！
图像预处理是将原始图像数据处理为可用且有意义的格式的过程。它旨在消除不必要的失真并增强计算机视觉应用程序所需的特定特性。预处理是在输入机器学习模型之前准备图像数据的关键第一步。
图像预处理中使用了几种技术：
通过正确组合这些技术，您可以显著改进图像数据和构建更优质的计算机视觉应用程序。图像预处理可以将原始图像转化为适用于解决问题的格式，从而提高图像质量和可用性。
要开始使用Python进行图像处理，有两个流行的选项可以加载和转换图像为库可处理的格式：OpenCV和Pillow。
使用OpenCV加载图像：OpenCV可以加载PNG、JPG、TIFF和BMP等格式的图像。您可以使用以下代码加载图像：
import cv2image = cv2.imread('path/to/image.jpg')这将把图像加载为NumPy数组。由于图像位于BGR色彩空间，您可能希望将其转换为RGB。
使用Pillow加载图像：Pillow是友好的PIL（Python Image Library）分支。它支持比OpenCV更多的格式，包括PSD、ICO和WEBP。您可以使用以下代码加载图像：
from PIL import Imageimage = Image.open('path/to/image.jpg')图像将处于RGB色彩空间。
在色彩空间之间转换：您可能需要在RGB、BGR、HSV和灰度等色彩空间之间进行转换。这可以使用OpenCV或Pillow完成。例如，要在OpenCV中将BGR转换为灰度，可以使用：
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
或者要在Pillow中将RGB转换为HSV，可以使用：
image = image.convert('HSV')有了这些基础技能，您就可以转向更高级的技术，如调整大小、滤波、边缘检测等等。可能性是无限的！您将建立什么样的图像处理项目呢？
调整大小和裁剪图像是图像预处理的重要第一步。图像大小各异，但机器学习算法通常需要标准大小。您需要将图像调整大小和裁剪为方形尺寸，通常是224x224或256x256像素。在Python中，您可以使用OpenCV或Pillow库进行调整大小和裁剪。使用OpenCV，可以使用resize()函数。例如：
import cv2img = cv2.imread('original.jpg')resized = cv2.resize(img, (224, 224))这将将图像调整为224x224像素。要将图像裁剪为正方形，可以计算中心正方形裁剪大小并使用OpenCV的crop()与中心坐标。例如：
height, width, _ = img.shapesize = min(height, width)x = (width size) // 2y = (height size) // 2cropped = img[y:y+size, x:x+size]
使用Pillow，您可以使用Image.open()和resize()函数。例如：
from PIL import Imageimg = Image.open('original.jpg')resized = img.resize((224, 224))裁剪图像时，使用img.crop()。例如：
width, height = img.sizesize = min(width, height)left = (width size) / 2top = (height size) / 2right = (width + size) / 2bottom = (height + size) / 2cropped = img.crop((left, top, right, bottom))
调整大小和裁剪图像至标准尺寸是一个至关重要的第一步。这将使您的机器学习模型能够有效地处理图像，并提高结果的准确性。花时间仔细调整大小和裁剪图像，您的模型将感激不尽！
在处理图像数据时，将像素值归一化以保持一致的亮度并提高对比度是很重要的。这使图像更适合进行分析，并使机器学习模型能够独立于光照条件学习模式。
像素值重新缩放：最常见的归一化技术是将像素值重新缩放到0到1的范围内。这是通过将所有像素除以最大像素值（RGB图像通常为255）来实现的。例如：
import cv2img = cv2.imread('image.jpg')normalized = img / 255.0这将使所有像素在0到1之间缩放，其中0为黑色，1为白色。
直方图均衡化：另一种有用的技术是直方图均衡化。这将像素强度均匀分布到整个范围以提高对比度。可以使用OpenCV的equalizeHist()方法应用它：
eq_img = cv2.equalizeHist(img)
这对于像素值集中在一个狭窄范围内的低对比度图像效果很好。对于一些算法，将像素值归一化为零均值和单位方差是有用的。这可以通过减去均值并缩放到单位方差来实现：
mean, std = cv2.meanStdDev(img)std_img = (img mean) / std
这将使图像以零为中心，标准差为1。还有一些其他更复杂的归一化技术，但这三种方法——重新缩放为0-1范围、直方图均衡化和标准化——涵盖了基础知识，将为大多数机器学习应用准备好图像数据。确保对训练和测试数据都应用相同的归一化以获得最佳结果。
一旦您在Python中加载了图像，就是时候开始增强它们了。图像滤镜用于减少噪声、增强细节，总体提高图像在分析之前的质量。以下是您需要了解的一些主要滤镜：
高斯模糊滤镜用于减少图像中的细节和噪声。它通过对每个像素及其周围像素应用高斯函数来“模糊”图像。这有助于在进行边缘检测或其他处理技术之前平滑边缘和细节。
中值模糊滤镜用于从图像中去除椒盐噪声。它通过用其邻近像素的中值替换每个像素来工作。这有助于平滑孤立的嘈杂像素同时保留边缘。
拉普拉斯滤波器用于检测图像中的边缘。它通过检测强度变化较快的区域来工作。输出将是突出显示边缘的图像，可用于边缘检测。这有助于识别和提取图像中的特征。
反向掩蔽是一种用于增强图像中细节和边缘的技术。它通过从原始图像中减去模糊版本来实现。这会放大边缘和细节，使图像看起来更清晰。反向掩蔽可用于在特征提取或对象检测之前增强细节。
双边滤波器在平滑图像的同时保留边缘。它通过考虑像素的空间接近度和颜色相似度来实现。空间上接近且颜色相似的像素被一起平滑，而在颜色上不同的像素则不被平滑。这导致一个平滑的图像，其边缘保持清晰。双边滤波器对于在边缘检测之前进行噪声降低很有用。
通过应用这些滤镜，您将获得高质量的增强图像，准备进行深入分析和计算机视觉任务。尝试一下，看看它们如何改进您的图像处理结果！
在许多计算机视觉任务中，检测和去除图像背景是一个重要的预处理步骤。分割将前景主体与背景分离，使您得到一个只包含主体的清晰图像。在Python中使用OpenCV和scikit-image执行图像分割的几种常见方法有：
阈值化将灰度图像转换为二进制图像（黑白），通过选择阈值值。比阈值值暗的像素变为黑色，比阈值值亮的像素变为白色。这对于对比度高、光照均匀的图像效果很好。您可以使用OpenCV的threshold()方法应用阈值化。
边缘检测找到图像中对象的边缘。通过连接边缘，您可以孤立前景主体。Canny边缘检测器是scikit-image的canny()方法中实现的一种流行的算法。调整low_threshold和high_threshold参数以检测边缘。
区域生长从一组种子点开始，向外扩展以检测图像中的连续区域。您提供种子点，算法检查相邻像素以确定是否将其添加到区域。这将继续，直到无法再添加更多像素。skimage.segmentation.region_growing()方法实现了这种技术。
分水岭算法将图像视为地形图，高强度像素表示山峰，而谷底表示区域之间的边界。它从峰顶开始洪水般地流下，当不同区域相遇时创建隔离障碍。skimage.segmentation.watershed()方法执行分水岭分割。
通过尝试这些技术，您可以在图像中隔离出主体。分割是一个关键的第一步，使您能够将计算机视觉模型集中在图像的最重要部分——前景主体上。
数据增强是一种通过从现有图像生成新图像来人为地扩展数据集大小的技术。这有助于减少过拟合并提高模型的泛化性能。图像数据的一些常见增强技术包括：
简单地翻转（水平或垂直）或旋转（90、180、270度）图像可以生成新的数据点。例如，如果您有1,000张猫的图像，对其进行水平翻转和垂直翻转，再旋转90度，可以得到4,000张总图像（1,000原始+1,000水平翻转+1,000垂直翻转+1,000旋转90度）。
将图像裁剪到不同的大小和比例可从相同的原始图像创建新图像。这使您的模型能够看到相同内容的不同构图和组合。您可以创建不同尺寸的随机裁剪，或者针对更具体的裁剪比例，如正方形。
调整亮度、对比度、色调和饱和度是创建新的增强图像的简单方法。例如，您可以随机调整图像的亮度和对比度，最多可达30%，以生成新的数据点。请注意不要过度扭曲图像，否则可能会混淆您的模型。
将透明图像、纹理或噪声覆盖到现有图像上是另一种简单的增强技术。添加水印、标志、污垢/划痕或高斯噪声等内容可以创建原始数据的现实变化。从微妙的叠加开始，看看您的模型的反应如何。
为了在数据上取得最大的增加，您可以在相同的图像上组合多种增强技术。例如，您可以翻转、旋转、裁剪和调整图像的颜色，从单个原始图像生成许多新的数据点。但要注意不要过度增强，否则可能使图像变得无法识别！
使用数据增强，您可以轻松地将图像数据集的大小增加4倍、10倍或更多，而无需收集任何新图像。这有助于抵制过拟合，并提高模型的准确性，同时保持训练时间和成本不变。
选择适合您图像分析项目的预处理技术取决于您的数据和目标。一些常见的步骤包括：
将图像调整为一致的大小对于机器学习算法的正常运行很重要。通常希望所有图像具有相同的高度和宽度，通常是较小的尺寸，如28x28或64x64像素。OpenCV或Pillow库中的resize()方法可以轻松地以编程方式执行此操作。
将图像转换为灰度或黑白可以简化您的分析并减少噪音。OpenCV的cvtColor()方法将图像从RGB转换为灰度。对于黑白图像，使用阈值化。
诸如高斯模糊、中值模糊和双边滤波等技术可以减少噪音并平滑图像。OpenCV的GaussianBlur()、medianBlur()和bilateralFilter()方法应用这些滤镜。
将像素值归一化到0到1或-1到1的标准范围有助于算法更好地工作。您可以使用scikit-image中的normalize()方法对图像进行归一化。
对于低对比度图像，直方图均衡化可以提高对比度。OpenCV的equalizeHist()方法执行此任务。
找到图像中的边缘或轮廓对于许多计算机视觉任务都很有用。OpenCV的Canny()方法中的Canny边缘检测器是一个受欢迎的选择。
关键是选择适合您特定需求的技术。从基本步骤如调整大小开始，然后尝试不同的方法以改进质量，并查看哪些方法优化了您的结果。通过一些实验，您将找到理想的预处理工作流程。
现在您已经对Python中的各种图像预处理技术有了很好的了解，可能还有一些悬而未决的问题。以下是关于图像预处理最常见的问题及其答案：
Python通过OpenCV和Pillow等库支持各种图像格式。一些主要的格式包括：
• JPEG — 常见的有损图像格式
• PNG — 无损图像格式，适用于带有透明度的图像
• TIFF — 无损图像格式，适用于高颜色深度图像
• BMP — 无压缩的光栅图像格式
应调整图像大小的情况包括：
• 图像太大，以至于无法有效处理。减小尺寸可以加快处理速度。
• 图像需要匹配机器学习模型的输入大小。
• 图像需要在屏幕或网页上以特定大小显示。
一些流行的降噪技术包括：
• 高斯模糊 — 使用高斯滤波器对图像进行模糊，减少高频噪声。
• 中值模糊 — 用邻近像素的中值替换每个像素。对于去除椒盐噪声非常有效。
• 双边滤波器 — 在平滑图像的同时保留边缘。它可以去除噪声同时保持清晰的边缘。
OpenCV支持RGB、HSV、LAB和灰度颜色空间。您可以使用cvtColor函数在这些颜色空间之间进行转换。例如：
将RGB转换为灰度：
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
将RGB转换为HSV：
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)
将RGB转换为LAB：
lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2LAB)
将图像转换为不同的颜色空间对于某些计算机视觉任务（如阈值处理、边缘检测和目标跟踪）非常有用。
这就是您所需要的，一个在Python中准备图像进行分析的完整指南。借助OpenCV和其他库的强大功能，您现在拥有调整大小、增强、过滤和转换图像的所有工具。随意尝试不同的技术，调整参数，找到最适合您特定数据集和计算机视觉任务的方法。图像预处理可能不是构建AI系统中最引人注目的部分，但它绝对是至关重要的。
以上是Python图像预处理的完整指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
