Comment filtrer les images à l'aide de Python

Comment utiliser Python pour filtrer des images

Introduction :
Le filtrage d'image est une technologie de traitement d'image numérique couramment utilisée qui peut modifier l'apparence d'une image, améliorer les détails de l'image, supprimer le bruit, etc. grâce à une série d'opérations mathématiques. . Python est un langage de programmation puissant doté de riches bibliothèques de traitement d'images, telles que OpenCV et PIL (Python Imaging Library). Cet article expliquera comment utiliser Python pour filtrer les images et donnera des exemples de code correspondants.

1. Installez les bibliothèques requises
Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques Python pour faciliter le traitement des images. Tout d’abord, nous devons installer la bibliothèque numpy, qui est une puissante bibliothèque de calcul scientifique pouvant être utilisée pour traiter des tableaux et des matrices. Numpy peut être installé à l'aide de la commande suivante :

pip install numpy

Ensuite, nous devons installer la bibliothèque OpenCV. OpenCV est l'une des bibliothèques les plus couramment utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur, qui fournit un grand nombre d'algorithmes de traitement d'images et de vision par ordinateur. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer OpenCV :

pip install opencv-python

2 Lire le fichier image
Avant d'effectuer le filtrage d'image, vous devez d'abord lire le fichier image. Nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV pour lire les fichiers image. Voici un exemple de code pour lire un fichier image :

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

Dans cet exemple, nous lisons un fichier image nommé 'image.jpg' à l'aide de la fonction cv2.imread et enregistrons le résultat dans la variable 'image'.

3. Filtrage d'image
1. Filtre moyen
Le filtre moyen est un filtre de lissage linéaire couramment utilisé, qui peut réduire le bruit et les détails de l'image en calculant la valeur moyenne des pixels de voisinage autour du pixel. Voici un exemple de code pour le filtrage moyen à l'aide de la bibliothèque OpenCV :

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

# 应用均值滤波
blurred = cv2.blur(image, (5, 5))

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dans cet exemple, nous appliquons un filtre moyen de taille (5, 5) à l'image 'image' à l'aide de la fonction cv2.blur et convertissons le résultat Enregistré dans variable 'flou'. Enfin, nous affichons l'image originale et l'image filtrée via la fonction cv2.imshow.

2. Filtre gaussien
Le filtre gaussien est un filtre linéaire qui utilise la fonction gaussienne pour calculer la moyenne pondérée des pixels de voisinage autour du pixel afin de lisser l'image. Voici un exemple de code pour le filtrage gaussien utilisant la bibliothèque OpenCV :

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

# 应用高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dans cet exemple, nous appliquons un filtre gaussien de taille (5, 5) à l'image 'image' en utilisant la fonction cv2.GaussianBlur et le résultat est enregistré dans la variable 'flou'. Enfin, nous affichons l'image originale et l'image filtrée via la fonction cv2.imshow.

4. Enregistrez l'image filtrée
Après avoir filtré l'image, nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV pour enregistrer l'image filtrée dans un fichier. Voici un exemple de code :

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

# 应用高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 将滤波后的图像保存到文件中
cv2.imwrite('blurred_image.jpg', blurred)

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction cv2.imwrite pour enregistrer l'image « floue » dans un fichier nommé « blurred_image.jpg ».

Conclusion :
Cet article explique comment utiliser Python pour filtrer des images et donne un exemple de code pour utiliser la bibliothèque OpenCV pour le filtrage moyen et le filtrage gaussien. En étudiant cet article, les lecteurs peuvent mieux comprendre les principes de base et les méthodes de traitement du filtrage d'images, et les appliquer à des tâches réelles de traitement d'images. Parallèlement, les lecteurs peuvent également explorer d’autres types de filtres et les appliquer au traitement d’images. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs !

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