python图像下采样,python中的图像处理
本文将详细讲解图像采样处理，包括原理知识、代码实现和局部拼接处理。本文中的示例代码有详细的解释，有兴趣的人可以和边肖一起尝试一下。
00-1010一、图像采样处理原理二。图像采样的实现。局部图像采样处理。摘要
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图像采样处理是将一幅连续的图像在空间上分成MN个网格，每个网格用一个亮度值或一个灰度值来表示。示意图如图9-1所示。
采样间隔越长，像素数量越少，空间分辨率越低，图像质量越差，甚至出现马赛克效果。相反，图像采样的间隔越小，像素越多，空间分辨率越高，图像质量越好，但数据量也会相应增加。图9-2显示了不同采样间隔的“Lena”图像，其中图(A)是原始图像，图(B)显示了128128的图像采样效果，图6464，图(D)显示了3232的图像采样效果，图(E)显示了1616的图像采样效果。
一.图像采样处理原理
以下描述了与Python图像采样处理相关的代码操作。核心过程是创建一个临时图片，设置待采样区域的大小(例如1616)，然后循环遍历原始图像中的所有像素，被采样区域的像素被赋予相同的值(例如左上角像素的灰度值)，最终实现图像采样处理。
# -*-编码： utf-8 -*-
# By:伊斯特蒙特
导入cv2
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#阅读原文图片
img=cv2.imread(lena-hd.png )
#获取图像的高度和宽度
height=img.shape[0]
width=img.shape[1]
#样本被转换成16*16的区域
numHeight=int(高度/16)
numWidth=int(宽度/16)
#创建图像
new_img=np.zeros((高度，宽度，3)，np.uint8)
#图像循环采样16*16区域
对于范围(16):内的I
#获取y坐标
y=i*numHeight
对于范围(16):内的j
#获取x坐标
x=j*numWidth
#获取填充颜色左上角的像素
b=img[y，x][0]
g=img[y，x][1]
r=img[y，x][2]
#循环设置小区域采样
对于范围内的n(num height):
对于范围内的m(numWidth):
new_img[y n，x m][0]=np.uint8(b)
new_img[y n，x m][1]=np.uint8(g)
new_img[y n，x m][2]=np.uint8(r)
#显示图像
cv2.imshow(src ，img)
cv2.imshow(Sampling ，new_img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图9-3所示。它将灰度图像采样成1616的区域。
类似地，可以对彩色图像进行采样。以下代码将“小罗罗”的图像采样到一个88的马赛克区域中。
# -*-编码： utf-8 -*-
# By:伊斯特蒙特
导入cv2
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#阅读原文图片
img=cv2.imread(luo.png )
#获取图像的高度和宽度
height=img.shape[0]
width=img.shape[1]
#样本被转换成88的区域
n
umHeight = int(height/8)
numwidth = int(width/8)
#创建一幅图像
new_img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
#图像循环采样8*8区域
for i in range(8):
#获取Y坐标
y = i*numHeight
for j in range(8):
#获取X坐标
x = j*numwidth
#获取填充颜色 左上角像素点
b = img[y, x][0]
g = img[y, x][1]
r = img[y, x][2]
#循环设置小区域采样
for n in range(numHeight):
for m in range(numwidth):
new_img[y+n, x+m][0] = np.uint8(b)
new_img[y+n, x+m][1] = np.uint8(g)
new_img[y+n, x+m][2] = np.uint8(r)
#显示图像
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("Sampling", new_img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其输出结果如图9-4所示，它将彩色图像采样成8×8的区域。
但上述代码存在一个问题，当图像的长度和宽度不能被采样区域整除时，输出图像的最右边和最下边的区域没有被采样处理。这里推荐读者做个求余运算，将不能整除部分的区域也进行相应的采样处理。
三.图像局部采样处理
前面讲述的代码是对整幅图像进行采样处理，那么如何对图像的局部区域进行马赛克处理呢？下面的代码就实现了该功能。当鼠标按下时，它能够给鼠标拖动的区域打上马赛克，并按下s键保存图像至本地。
# -*- coding: utf-8 -*-# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
im = cv2.imread(luo.png, 1)
#设置鼠标左键开启
en = False
#鼠标事件
def draw(event, x, y, flags, param):
global en
#鼠标左键按下开启en值
if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
en = True
#鼠标左键按下并且移动
elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE and flags==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
#调用函数打马赛克
if en:
drawMask(y,x)
#鼠标左键弹起结束操作
elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
en = False
#图像局部采样操作
def drawMask(x, y, size=10):
#size*size采样处理
m = int(x / size * size)
n = int(y / size * size)
print(m, n)
#10*10区域设置为同一像素值
for i in range(size):
for j in range(size):
im[m+i][n+j] = im[m][n]
#打开对话框
cv2.namedWindow(image)
#调用draw函数设置鼠标操作
cv2.setMouseCallback(image, draw)
#循环处理
while(1):
cv2.imshow(image, im)
#按ESC键退出
if cv2.waitKey(10)&0xFF==27:
break
#按s键保存图片
elif cv2.waitKey(10)&0xFF==115:
cv2.imwrite(sava.png, im)
#退出窗口
cv2.destroyAllWindows()
其输出结果如图9-5所示，它将人物的脸部进行马赛克处理。
四.总结
本文主要讲解了图像的采样处理，从基本概念到操作，再到扩展进行全方位讲解，并且补充了局部马赛克采样处理案例。该部分的知识点能够将生活中的图像转换为数字图像，更好地为后续的图像处理提供帮助。
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