第一章 图像处理基础实验小结

一、需要安装代码中所使用到的库，包括PIL图像处理库、Matplotlib库、numpy库、scipy库、PCV库。
安装PIL、numpy、scipy、Matplotlib,在命令行中使用pip install PIL/numpy/scipy/Matplotlib语句，对各库直接进行下载，所参考的教程有：https://blog.****.net/u011321546/article/details/79499598
https://www.cnblogs.com/pcat/p/6790058.html
https://www.cnblogs.com/xuxugui/p/9815237.html
安装PCV，下载本书对应的中译版源码，在命令行界面进入PCV目录下，使用python setup.py install语句，完成安装。所参考的教程为：https://blog.****.net/GarfieldEr007/article/details/50757070。

二、实验测试部分
1、图像的直方图
from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.tools import imtools

im=Image.open(‘D:/PCV/1.jpg’)
im1 = array(im.convert(‘L’))
im2, cdf = imtools.histeq(im1)
figure()
subplot(1, 2, 1)
axis(‘off’)
title(u’原图’, fontproperties=font)
imshow(im1)

subplot(1, 2, 2)
axis(‘off’)
title(u’直方图’, fontproperties=font)
hist(im.flatten(), 128, normed=True)

show()

2、图像的直方图均衡
from PIL import Image
from pylab import *
from PCV.tools import imtools

from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

figure()
im = array(Image.open(‘D:/PVC/1.jpg’).convert(‘L’))
im2, cdf = imtools.histeq(im)
subplot(121)
axis(‘off’)
title(u’直方图均衡化后的图像’, fontproperties=font)
imshow(im2)

subplot(122)
axis(‘off’)
title(u’均衡化后的直方图’, fontproperties=font)
hist(im2.flatten(), 128, normed=True)

show()

3、图像的高斯滤波

from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)

im = array(Image.open(‘D:/PVC/1.jpg’).convert(‘L’))

G = filters.gaussian_filter(im,10)

figure()
gray()

subplot(1,1,1)
imshow(G)
#axis(‘equal’)
axis(‘off’)
title(u’高斯模糊后的图像’, fontproperties=font)

show()

4、实验过程错误

输入格式错误，Python中\是转义字符，而路径中\t是制表字符，需将 \ 换为 /

因为python2.X版本与python3.X版本输出方式不同而报错，输入内容时需带上括号