| 四．代码 1. 求 RGB 彩色空间各个通道 from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
image = data.logo() # 载入测试图像
fig = plt.figure()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 两行两列的第一个子图
axis = fig.add_subplot(221)
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.imshow(image) # 显示RGB彩色图像
plt.title('RGB图像')
# 第二个子图
axis = fig.add_subplot(222)
imageR = image[:, :, 0]
plt.axis('off')
plt.imshow(imageR, cmap='gray') # 显示R通道图像
plt.title('R通道图像')
# 第三个子图
axis = fig.add_subplot(223)
imageG = image[:, :, 1]
plt.axis('off')
plt.imshow(imageG, cmap='gray') # 显示G通道图像
plt.title('G通道图像')
# 第四个子图
axis = fig.add_subplot(224)
imageB = image[:, :, 2]
plt.axis('off')
plt.imshow(imageB, cmap='gray') # 显示B通道图像
plt.title('B通道图像')
plt.show()
# plt.savefig('RGB通道图像.tif') #也可以把结果保存为图像文件
2. 彩色空间转换（RGB-HSI） import skimage
from matplotlib import pyplot as plt
import math
import numpy as np
import sys
from skimage import io
# 定义RGB转HSI
def rgb2hsi(r, g, b):
r = r / 255
g = g / 255
b = b / 255
h = 0
num = 0.5 * ((r - g) + (r - b))
den = ((r - g) * (r - g) + (r - b) * (g - b)) ** 0.5
if b <= g:
if den == 0:
den = sys.float_info.min
h = math.acos(num / den)
elif b > g:
if den == 0:
den = sys.float_info.min
h = (2 * math.pi) - math.acos(num / den)
s = 1 - (3 * min(r, g, b) / (r + g + b))
i = (r + g + b) / 3
return int(h), int(s * 100), int(i * 255)
# 注意skimage中的图片读取方式
image = io.imread('lenacolor.png')
hsi_image = np.zeros(image.shape, dtype='uint8')
for ii in range(image.shape[0]):
for jj in range(image.shape[1]):
r, g, b = image[ii, jj, :]
h, s, i = rgb2hsi(r, g, b)
hsi_image[ii, jj, :] = (h, s, i)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.axis('off')
plt.imshow(image)
plt.title('RGB原图像')
plt.subplot(2, 3, 2)
plt.axis('off')
plt.imshow(image[:, :, 0], cmap='gray')
plt.title('R分量')
plt.subplot(2, 3, 3)
plt.axis('off')
plt.imshow(hsi_image)
plt.title('HSI图像')
plt.subplot(2, 3, 4)
plt.axis('off')
plt.imshow(hsi_image[:, :, 0], cmap='gray')
plt.title('H分量')
plt.subplot(2, 3, 5)
plt.axis('off')
plt.imshow(hsi_image[:, :, 1], cmap='gray')
plt.title('S分量')
plt.subplot(2, 3, 6)
plt.axis('off')
plt.imshow(hsi_image[:, :, 2], cmap='gray')
plt.title('I分量')
plt.savefig('HSIimage2.tif')
3. 信号的傅里叶变换 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
中文显示工具函数
"""
def set_ch():
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
set_ch()
def show(ori_func, ft, sampling_period=5):
n = len(ori_func)
interval = sampling_period / n
# 绘制原始函数
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(np.arange(0, sampling_period, interval), ori_func, 'black')
plt.xlabel('时间'), plt.ylabel('振幅')
plt.title('原始信号')
# 绘制变换后的函数
plt.subplot(2, 1, 2)
frequency = np.arange(n / 2) / (n * interval)
nfft = abs(ft[range(int(n / 2))] / n)
plt.plot(frequency, nfft, 'red')
plt.xlabel('频率 (Hz)'), plt.ylabel('频率谱')
plt.title('傅里叶变换结果')
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.9) # 调整子图间距
plt.show()
# 生成频率为 1（角速度为 2 * pi）的正弦波
time = np.arange(0, 5, .005)
x = np.sin(5 * np.pi * 3 * time)
y = np.fft.fft(x)
show(x, y)
4. 图像的傅里叶变换 from skimage import data
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
"""
中文显示工具函数
"""
def set_ch():
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
set_ch()
img = data.coins()
f = np.fft.fft2(img) # 快速傅里叶变换算法得到频率分布
fshift = np.fft.fftshift(f) # 默认结果中心点位置是在左上角，转移到中间位置
fimg = np.log(np.abs(fshift)) # fft 结果是复数，求绝对值结果才是振幅
# 展示结果
plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('原始图像')
plt.subplot(122), plt.imshow(fimg, 'gray'), plt.title('傅里叶频谱')
plt.show()
5. 基于频域滤波的图像压缩 # 导入相关库
from skimage import data, color
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
中文显示工具函数
"""
def set_ch():
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
set_ch()
D = 10
# 读入图片
new_img = data.astronaut()
new_img = color.rgb2gray(new_img)
# numpy中的傅里叶变化
f1 = np.fft.fft2(new_img)
f1_shift = np.fft.fftshift(f1)
# np.fft.fftshift()函数来实现平移,让直流分量在输出图像的重心
# 实现理想低通滤波器
rows, cols = new_img.shape
crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2) # 计算频谱中心
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) # 生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if np.sqrt(i * i + j * j) <= D:
# 将距离频谱中心小于D的部分低通信息 设置为1，属于低通滤波
mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1
f1_shift = f1_shift * mask
# 傅里叶逆变换
f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
img_back = (img_back - np.amin(img_back)) / (np.amax(img_back) - np.amin(img_back))
# plt.figure(figsize=(15,8))
plt.figure()
plt.subplot(121), plt.imshow(new_img, cmap='gray'), plt.title('原始图像')
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray'), plt.title('滤波后图像')
plt.show()
6. JPEG 压缩算法中的 DCT 部分 # 基于离散余弦变换DCT的图像压缩
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('coffee.png', 0) # 读取图片
img1 = img.astype('float') # 将uint8转化为float类型
img_dct = cv2.dct(img1) # 进行离散余弦变换
img_dct_log = np.log(abs(img_dct)) # 进行log处理
img_recor = cv2.idct(img_dct) # 进行离散余弦反变换
# 图片压缩，只保留100*100的数据
recor_temp = img_dct[0:10, 0:10]
recor_temp2 = np.zeros(img.shape)
recor_temp2[0:10, 0:10] = recor_temp
# 压缩图片恢复
img_recor1 = cv2.idct(recor_temp2)
# 显示
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('original')
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_dct_log)
plt.title('dct transformed')
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_recor)
plt.title('idct transformed')
plt.subplot(224)
plt.imshow(img_recor1)
plt.title('idct transformed2')
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.9) # 调整子图间距
plt.show()
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