10个使用NumPy就可以进行的图像处理步骤

图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的主色由每个RGB分量的数值决定。

本文将介绍10个使用使用NumPy就可以进行的图像处理步骤，虽然有更强大的图像处理库，但是这些简单的方法可以让我们更加熟练的掌握NumPy的操作。

我们首先使用pillow读取图像

1、缩小图像

2、水平翻转

3、垂直翻转

4、裁剪图像

5、RGB通道

查看红色通道

绿色

蓝色

6、应用滤镜

这里使用棕褐色(Sepia)作为示例，可以根据不同的要求修改转换矩阵

7、灰度化

灰度化可以简单的理解为将RBG三个通道合并成一个黑白的通道

8、像素化

像素是一个一个色块组成的，像素化顾名思义就是将图像分成一定的区域，并将这些区域转换成相应的色块，再有色块构成图形。类似于色彩构图。简单来说,就是把矢量图形转换成像素点组成的点阵图形，也叫栅格化。

更通俗的的讲就是我的世界风格的图像

9、二值化（Binarize）

二值化是将数值型特征取值阈值化转换为布尔型特征取值，或者通俗的讲就是设定一个阈值，超过阈值设置成ture，否则设置成false

10、图像融合

最简单的图像同和方法就是根据不同的透明度，对2张图象的像素求和相加，如下所示

总结

对于图像的操作其实就是对于图像进行数组操作的过程，我们这里展示的一些简单的操作只是为了熟悉Numpy的操作，如果需要更加专业的操作请使用更加专业的库，例如OpenCV或者Pillow。