0. 前言
图像处理是指在计算机上使用算法和代码对图像进行自动处理、操作和分析,而视频处理是图像处理的一种特殊情况(视频文件或视频流有连续的图像序列构成)。图像和视频处理在许多领域都有应用广泛的应用,如电视、摄影、机器人、遥感、医学诊断和工业检查等。
在本节中,我们将聚焦一些简单的图像和视频处理问题,用于帮助我们理解图像和视频的基本概念。在我们开始分析图像/视频之前,我们需要使用合适的数据结构将图像加载到内存中,并且能够将处理后的图像/视频保存到文件中;能够在计算机屏幕上实时可视化(绘制)图像能够帮助我们立即观察到图像处理算法对图像的处理结果。
1. 在 3D 空间中显示 RGB 图像颜色通道
1.1 图像表示
图像可以抽象为一个函数,并将其可视化,以进行进一步的分析/处理。灰度图像可以认为是像素位置的二元函数 f ( x , y ) f(x, y) f(x,y), f ( x , y ) f(x, y) f(x,y) 将每个像素映射到其相应灰度强度级别( [0, 255] 中的整数或 [0, 1] 中的浮点数),即:
f : ( x , y ) → R f:(x,y)→ R f:(x,y)→R
对于 RGB 图像,有三个这样的函数,可以表示为:
f : ( x , y ) → R f : ( x , y ) → G f : ( x , y ) → B f:(x,y)→ R \ f:(x,y)→ G \ f:(x,y)→ B f:(x,y)→Rf:(x,y)→Gf:(x,y)→B
其分别对应于每个通道及其色值,我们可以使用 matplotlib 库的三维绘图函数绘制以上函数,使用 Python 代码在 3D 空间中单独绘制每个 RGB 通道。
1.2 在 3D 空间中绘制颜色通道
(1) 首先,导入所有必需的包。为了读取图像,我们需要 scikit-image 库的 io 模块中的 imread() 函数;由于我们将图像加载为 array 类型,因此需要 Numpy 操作数据类型 array;为了显示图像,我们将使用 matplotlib.pyplot 函数;对于 3D 图像的显示,我们需要使用 mpl_toolkit 库的 mplt3d 模块以及 matplotlib 库中的其他模块:
from skimage.io import imread import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
(2) 使用 plot_surface() 函数绘制通道的像素值,这是绘制 3D 图像的关键函数:
Axes3D.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)
接下来,我们实现 plot_3d() 的函数,在以下代码中,X 轴和 Y 轴分别用于显示水平轴和垂直轴,Z 轴用于显示图像的深度。需要注意的是,x、y 和 z 的尺寸必须相同,cmap 用于显示不同像素值的颜色映射:
def plot_3d(x, y, z, cmap='Reds', fig = plt.figure(figsize=(15,15)) ax = fig.gca(projection='3d') # 曲面绘制 surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cmap, linewidth=0, antialiased=False, rstride=2, cstride=2, alpha=0.5) ax.xaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) ax.view_init(elev=10., azim=5) ax.set_title(title, size=20) plt.show()
(3) 从磁盘读取 RGB 图像,并使用 scikit-image 库 io 模块的 imread() 函数将其加载到内存中:
skimage.io.imread(fname, as_gray=False, plugin=None, flatten=None, **plugin_args)
使用 imread() 函数从文件加载图像:
im = imread('1.png')
(4) 然后,使用 Numpy 库的 arange() 和 meshbrid() 函数创建像素坐标 ( x , y ) (x, y) (x,y) 的二维网格:
y = np.arange(im.shape[0]) x = np.arange(im.shape[1]) x, y = np.meshgrid(x, y)
(5) 最后,将图像的红色、绿色和蓝色通道分别分配给相应变量,这些通道使用 plot_3D() 函数以 3D 方式显示:
z1 = im[...,0] z2 = im[...,1] z3 = im[...,2]
(6) 在 3D 空间中可视化图像,使用 plot_3d() 函数可视化 RGB 图像的颜色通道。使用 Z 轴作为深度轴,并从图像的高度中减去 y 轴值,以便将坐标原点从左上角移动到左侧中心点处。使用函数 plot_3d() 可视化红色通道:
- plot_3d(z1, x, im.shape[1]-y, cmap='Reds', title='3D plot for the Red Channel')
红色通道的 3D 绘图结果如下所示:
最后,再次使用函数 plot_3d() 分别可视化输入图像的绿色通道和蓝色通道:
plot_3d(z2, x, im.shape[1]-y, cmap='Greens', src="/uploads/allimg/231017/1502433E5-1.png#pic_center" />从以上绘图结果可以看出,每个通道中的颜色深度和 3D 绘图结果在视觉上与原始 2D 图像类似。
2. 使用 scikit-video 读/写视频文件
2.1 scikit-video 库
在本节中,我们将学习如何使用 scikit-video 库函数从磁盘加载视频,该库使用 FFmpeg 软件执行视频 I/O,因此首先需要安装 FFmpeg 后再安装 scikit-video 模块:
pip3 install scikit-video2.2 读/写视频文件
首先导入所有必需的包:
import skvideo.io import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt接下来,使用 FFmpegReader() 函数从磁盘读取视频文件,并随机显示视频中的一些图像帧。函数 FFmpegReader() 的用法如下:
skvideo.io.FFmpegReader(*args, **kwargs)使用 FFmpeg 读取视频帧:
inputparameters = {} outputparameters = {} reader = skvideo.io.FFmpegReader('example.mp4', inputdict=inputparameters, outputdict=outputparameters)2.3 提取视频文件属性
使用 getShape() 方法以及 FFmpegReader() 函数返回的对象获取视频的帧数、高度、宽度和通道数等属性:
# 读取视频文件属性 num_frames, height, width, num_channels = reader.getShape() print(num_frames, height, width, num_channels)2.4 读取并保存视频
使用 nextFrame() 方法从视频中读取帧。通过使用 NumPy 的 random.choice() 函数随机选择四个帧,并显示这些帧:
plt.figure(figsize=(20,10)) frame_list = np.random.choice(num_frames, 4) i, j = 0, 1 for frame in reader.nextFrame(): if i in frame_list: plt.subplot(2,2,j) plt.imshow(frame) plt.title("Frame {}".format(i), size=20) plt.axis('off') j += 1 i += 1 plt.show()
二值图像是只有两个不同灰度值(黑色和白色)的图像,二值图像处理通常是图像处理应用程序的主要过程之一,例如,形态学图像处理算法通常需要输入二值图像开始。要计算二值图像,最简单的方法是使用阈值算法,高于阈值的像素变为白色,低于阈值的像素均变为黑色。
filters 模块中的 threshold_otsu() 函数能够对视频中的帧进行阈值处理,threshold_otsu() 函数能够将灰度图像转换为二值图像(在之后的学习中,我们会对其进行详细介绍)。
对每个颜色通道应用阈值以从图像帧中获得二值图像帧。使用 FFmpegWriter() 函数保存二值化视频,方法是按读取视频帧顺序依次叠加二值图像帧:
from skimage.color import rgb2gray from skimage.filters import threshold_otsu writer = skvideo.io.FFmpegWriter("r2_binary.mp4", outputdict={}) for frame in skvideo.io.vreader("r3.mp4"): frame = rgb2gray(frame) thresh = threshold_otsu(frame) binary = np.zeros((frame.shape[0], frame.shape[1], 3), dtype=np.uint8) binary[...,0] = binary[...,1] = binary[...,2] = 255*(frame > thresh).astype(np.uint8) writer.writeFrame(binary) writer.close()最后,读取刚刚保存的二进制视频,然后显示一些随机帧:
plt.figure(figsize=(20,10)) reader = skvideo.io.FFmpegReader("example_binary.mp4") num_frames, height, width, num_channels = reader.getShape() frame_list = np.random.choice(num_frames, 4) i, j = 0, 1 for frame in reader.nextFrame(): if i in frame_list: plt.subplot(2,2,j) plt.imshow(frame) plt.title("Frame {}".format(i), size=20) plt.axis('off') j += 1 i += 1 plt.show()
3. 使用 OpenCV 从相机捕获实时视频
在本节中,我们将学习如何使用 OpenCV 库捕获视频并提取图像帧,同时我们将捕获摄像机(例如,笔记本电脑的内置网络摄像头或 USB 摄像头)录制的实时视频流。
(1) 首先导入所需的库:
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt(2) 要使用 OpenCV 捕获视频,我们需要创建一个 VideoCapture 对象,它的参数可以是设备索引(实时视频)或视频文件的名称(本地文件):
vc = cv2.VideoCapture(0) plt.ion() if vc.isOpened(): # 读取第一帧 is_capturing, frame = vc.read() webcam_preview = plt.imshow(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) else: is_capturing = False设备索引是指定摄像机的整数数字,通常,如果只有一台相机连接到计算机,只需传递 0 作为参数即可,如果有两台相机,则可以通过传递 1 来选择第二台相机,依次类推。
我们可以使用 isOpened() 方法检查 VideoCapture 对象是否正确初始化,如果正确初始化则返回 true。如果返回 true,那么我们可以使用函数 read() 读取第一帧以及所有后续帧。
read() 函数是从设备捕获数据的最方便的方法,它返回捕获的视频帧。如果没有捕获到任何帧(摄像机已断开连接,或者视频文件中没有更多帧),则该方法返回 false;使用布尔变量 is_capturing 确定是否可以捕获帧。
(3) 一旦第一帧被正确读取,我们就可以在 while 循环中逐帧捕获,直到视频的最后一帧。最后,一定要调用 VideoCapture 对象上的 release() 函数来释放设备。以下代码演示了如何捕获实时视频流的前十帧。需要注意的是,OpenCV 使用 BGR 颜色格式,要显示具有真实 RGB 颜色的视频帧,必须使用转换函数 cv2.cvtColor(frame, cv2.color_BGR2RGB):
frame_index = 1 while is_capturing: if frame_index > 10: break is_capturing, frame = vc.read() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) webcam_preview.set_data(image) plt.title('Frame {0:d} '.format(frame_index)) plt.draw() frame_index += 1 try: # 避免由 plt.pause 引起的 NotImplementedError plt.pause(2) except Exception: Pass vc.release()如果连接到计算机的相机设备可以正常工作,那么运行以上代码时,就可以看到相机捕获到的实时图像。此外, cv2.VideoCapture() 函数也可用于从磁盘读取视频文件,相对应的,可以使用 cv2.VideoWriter() 函数可将视频文件保存到本地磁盘文件中。
4. 实现 Gotham 图像滤镜
4.1 Gotham 图像滤镜
在本节中,我们将学习如何实现 Gotham 图像滤镜用于增强图像效果,用于加强理解如何操作图像像素并执行插值操作。下图显示了我们将用于实现图像滤镜的输入图像:
首先,导入所需的库。在本节中,我们将使用 PIL 库实现图像处理函数:
from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im = Image.open('images/Img_01_03.jpg') print(np.max(im))创建 Gotham 滤波器需要在输入图像上应用中间色调(红色)对比度增强,这需要通过使用 Numpy 库的 interp() 函数完成的,利用 该函数实现通道插值。接下来,我们首先了解 NumPy 插值在一维情况空间中的工作原理。
4.2 一维线性插值
当图像按缩放因子调整大小时,需要执行一些像素插值,以便在现有像素之间填充新像素值,我们可以使用 NumPy interp() 函数执行插值操作。从 NumPy 文档中可以看到,interp() 函数的一维线性插值基本用法如下:
numpy.interp(x, left=None, right=None, period=None)interp() 会返回具有给定离散数据点的函数的一维分段线性插值:
x_p = np.linspace(0, 2*np.pi, 10) # 在间隔[0,2π]中生成10个均匀间隔的数字序列 y_p = np.cos(x_p) x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50) # 在间隔[0,2π]中生成50个均匀间隔的数字序列 y = np.cos(x) y_interp = np.interp(x, x_p, y_p) plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(x_p, y_p, 'o', label='reference points') plt.plot(x, y_interp, '-x', label='interpolated') plt.plot(x, y, '--', label='true') plt.legend(prop={'size': 16}) plt.show()假设我们希望(线性)插值区间 [ 0 , 2 π ] [0, 2π] [0,2π] 中余弦函数的值,最初区间中仅包含十个参考点。我们可以使用 interp() 函数计算剩余点处函数的值,从给定点处函数值开始,然后应用线性插值。橙色曲线表示由 interp() 函数估计的曲线,绿色曲线显示真实的余弦曲线:
4.3 图像插值
可以以类似的方式扩展以上代码,使用 interp() 函数计算 R (红色)通道的通道内插值结果,由于图像的红色通道值本质上是一个 2D 阵列(矩阵),因此在将该函数应用于通道之前,需要执行以下操作:
- 将 2D 阵列展平为 1D 阵列(使用 NumPy 的 ravel() 函数)
- 使用 interp() 函数应用通道插值
- 将 1D 阵列重新整形为图像矩阵(使用 NumPy 的整形函数)
(1) 使用 np.interp() 函数,用 11 个参考点拉伸红色通道直方图:
r, g, b = im.split() # 分割图像通道为R、G和B r_old = np.linspace(0,255,11) # 参考点 r_new = [0., 12.75, 25.5, 51., 76.5, 127.5, 178.5, 204., 229.5, 242.25, 255.] # 参考点的新值 r1 = Image.fromarray((np.reshape(np.interp(np.array(r).ravel(), r_old, r_new), (im.height, im.width))).astype(np.uint8), mode='L')
(2) 然后,绘制图像和红色通道直方图:
plt.figure(figsize=(20,15)) plt.subplot(221) plt.imshow(im) plt.title('original', size=20) plt.axis('off') plt.subplot(222) im1 = Image.merge('RGB', (r1, g, b)) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('with red channel interpolation', size=20) plt.subplot(223) plt.hist(np.array(r).ravel()) plt.subplot(224) plt.hist(np.array(r1).ravel()) plt.show()
下图显示了插值变换前后的图像:
(3) 通过使用以下代码,令黑色更接近蓝色值,我们将蓝色值增加了 7.65,并且使用函数 np.clip() 来确保新值保持在 0 到 255 区间内:
plt.figure(figsize=(20,10)) plt.subplot(121) plt.imshow(im1) plt.title('last image', size=20) plt.axis('off') b1 = Image.fromarray(np.clip(np.array(b) + 7.65, 0, 255).astype(np.uint8)) im1 = Image.merge('RGB', (r1, g, b1)) plt.subplot(122) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('with transformation', size=20) plt.tight_layout() plt.show()
其中,matplotlib 库的 subplot 模块用于显示子图,向当前图像中添加子图:
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
如上图所示,使用 plt.subplot(121) 创建具有一行和两列子图的图像,并使用索引参数 index 指定绘图位置。
(4) 通过使用 PIL 库的 ImageEnhance 类中的 Enhance() 方法对图像执行较小的锐化:
class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)
ImageEnhance 类可用于调整图像的清晰度,
from PIL.ImageEnhance import Sharpness plt.figure(figsize=(20,10)) plt.subplot(121) plt.imshow(im1) plt.title('last image', size=20) plt.axis('off') im2 = Sharpness(im1).enhance(3.0) plt.subplot(122) plt.imshow(im2) plt.axis('off') plt.title('with transformation', size=20) plt.tight_layout() plt.show()
(5) 减少蓝色通道的色调值,我们同样使用通道插值完成,但这次需要在 RGB 图像的蓝色通道上进行:
blue_old = np.linspace(0,255,17) # 参考点的像素值 blue_new = [0., 11.985, 30.09, 64.005, 81.09, 99.96, 107.1, 111.945, 121.125, 143.055, 147.9, 159.885, 171.105, 186.915, 215.985, 235.875, 255.] # 参考点的新像素值 b2 = Image.fromarray((np.reshape(np.interp(np.array(b1).ravel(), blue_old, blue_new), (im.height, im.width))).astype(np.uint8), mode='L')
绘制图像以及蓝色通道直方图如下:
plt.figure(figsize=(20,15)) plt.subplot(221) plt.imshow(im2) plt.title('last image', size=20) plt.axis('off') plt.subplot(222) im3 = Image.merge('RGB', (r1, g, b2)) plt.imshow(im3) plt.axis('off') plt.title('with blue channel interpolation', size=20) plt.subplot(223) plt.hist(np.array(b1).ravel(), normed=True) plt.subplot(224) plt.hist(np.array(b2).ravel(), normed=True) plt.show()
(5) 最后,我们展示应用 Gotham 滤镜生成的最终输出图像:
plt.figure(figsize=(20,15)) plt.imshow(im3) plt.axis('off') plt.show()
小结
图像和视频是大数据时代重要的交流媒介,图像和视频处理是当今人工智能技术重点的研究领域。在本节中,我们学习了如何使用 Python 执行基本的图像/视频处理,我们首先学习在 3D 空间可视化 RGB 图像的三个通道;然后,介绍了如何捕获视频并提取图像帧;最后,我们展示了如何实现一种流形的图像滤镜 Gotham,用于理解如何操作图像像素并执行插值操作。
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