python数字图像处理(6):图像的批量处理

有些时候,我们不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片处理。这时候,我们可以通过循环来执行处理,也可以调用程序自带的图片集合来处理。

图片集合函数为:

skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)

这个函数是放在io模块内的,带两个参数,第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径,可以是一个str字符串。第二个参数load_func是一个回调函数,我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread(),即默认这个函数是批量读取图片。

先看一个例子:

import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str=data_dir + '/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))

显示结果为25, 说明系统自带了25张png的示例图片,这些图片都读取了出来,放在图片集合coll里。如果我们想显示其中一张图片,则可以在后加上一行代码:

io.imshow(coll[10])

显示为:

如果一个文件夹里,我们既存放了一些jpg格式的图片,又存放了一些png格式的图片,现在想把它们全部读取出来,该怎么做呢?

import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))

注意这个地方'd:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png' ,是两个字符串合在一起的,第一个是'd:/pic/*.jpg', 第二个是'd:/pic/*.png' ,合在一起后,中间用冒号来隔开,这样就可以把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的图片都读取出来。如果还想读取存放在其它地方的图片,也可以一并加进去,只是中间同样用冒号来隔开。

io.ImageCollection()这个函数省略第二个参数,就是批量读取。如果我们不是想批量读取,而是其它批量操作,如批量转换为灰度图,那又该怎么做呢?

那就需要先定义一个函数,然后将这个函数作为第二个参数,如:

from skimage import data_dir,io,color

def convert_gray(f):
    rgb=io.imread(f)
    return color.rgb2gray(rgb)
    
str=data_dir+'/*.png'
coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
io.imshow(coll[10])

这种批量操作对视频处理是极其有用的,因为视频就是一系列的图片组合

from skimage import data_dir,io,color

class AVILoader:
    video_file = 'myvideo.avi'

    def __call__(self, frame):
        return video_read(self.video_file, frame)

avi_load = AVILoader()

frames = range(0, 1000, 10) # 0, 10, 20, ...
ic =io.ImageCollection(frames, load_func=avi_load)

这段代码的意思,就是将myvideo.avi这个视频中每隔10帧的图片读取出来,放在图片集合中。

得到图片集合以后,我们还可以将这些图片连接起来,构成一个维度更高的数组,连接图片的函数为:

skimage.io.concatenate_images(ic)

带一个参数,就是以上的图片集合,如:

from skimage import data_dir,io,color

coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
mat=io.concatenate_images(coll)

使用concatenate_images(ic)函数的前提是读取的这些图片尺寸必须一致,否则会出错。我们看看图片连接前后的维度变化:

from skimage import data_dir,io,color

coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
print(len(coll))      #连接的图片数量
print(coll[0].shape)   #连接前的图片尺寸,所有的都一样
mat=io.concatenate_images(coll)
print(mat.shape)  #连接后的数组尺寸

显示结果:

2
(870, 580, 3)
(2, 870, 580, 3)

可以看到,将2个3维数组,连接成了一个4维数组

如果我们对图片进行批量操作后,想把操作后的结果保存起来,也是可以办到的。

例:把系统自带的所有png示例图片,全部转换成256*256的jpg格式灰度图,保存在d:/data/文件夹下

改变图片的大小,我们可以使用tranform模块的resize()函数,后续会讲到这个模块。

from skimage import data_dir,io,transform,color
import numpy as np

def convert_gray(f):
     rgb=io.imread(f)    #依次读取rgb图片
     gray=color.rgb2gray(rgb)   #将rgb图片转换成灰度图
     dst=transform.resize(gray,(256,256))  #将灰度图片大小转换为256*256
     return dst
    
str=data_dir+'/*.png'
coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
for i in range(len(coll)):
    io.imsave('d:/data/'+np.str(i)+'.jpg',coll[i])  #循环保存图片

 结果:

posted @ 2016-01-12 11:23  denny402  阅读(...)  评论(...编辑  收藏