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Python边缘增强函数 python图像锐化增强边缘

3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

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内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值

5 代码：

6 操作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 操作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

❤️【Python从入门到精通】（二十七）更进一步的了解Pillow吧！

本文是接上一篇 ❤️【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手❤️ 进一步介绍Pillow库的使用，本文将重点介绍一些高级特性：比如如何利用Pillow画图形（圆形，正方形），介绍通过Pillow库给图片添加水印；同时对上一篇文章未介绍的常用知识点进行补充说明。希望对读者朋友们有所帮助。

上一篇文章已经介绍了Image模块，但是介绍的还不够全面，例如如何从网页中读取图片没有介绍到，如何裁剪图片都没有介绍到。

读取网页中的图片的基本实现方式是：首先利用requests库读取当前图片链接的内容，接着将内容转成二进制数据，在通过open方法将该二进制数据，最后通过save方法进行保存。

读取结果是：

通过crop方法可以从图片中裁剪出一个指定大小的区域。裁取的区域范围是 (left, upper, right, lower) 比如从某个宽高都是400的图片中裁剪一个是宽高都是100的正方形区域，只需要指定裁剪区域的坐标是: (0, 0, 100, 100)

有裁剪还有一个方法就是重新设置图片大小的方法 resize，比如将前面400 400的图片修改成 300 200，只需要调用resize方法

通过 convert方法进行图片模式的转换

前面介绍的ImageDraw库，只是介绍了利用它来向图片写入文本，其实ImageDraw模块还有一个更有用的途径，就是可以通过它来画各种图形。

首先创建一个600*600的画布。然后再画布中画出一个正方形，画直线的方法是 line方法。

ImageDraw.line(xy, fill=None, width=0, joint=None)

在xy的坐标之间画一条直线

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

fill-- 直线的颜色

width-- 直线的宽度

画一个边框宽度为2px，颜色为蓝色的，面积为400*400的正方形。

ImageDraw.arc(xy, start, end, fill=None, width=0)

在给定的区域范围内，从开始角到结束角之间绘制一条圆弧

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

start -- 起始角度，以度为单位，从3点钟开始顺时针增加

end-- 结束角度，以度为单位

fill-- 弧线的颜色

width--弧线的宽度

这里就是画了一个半圆，如果结束角度是360度的话则就会画一个完整的圆。

画圆通过ImageDraw.ellipse(xy, fill=None, outline=None, width=1) 方法，该方法可以画出一个给定范围的圆

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

outline-- 轮廓的颜色

fill --- 填充颜色

width-- 轮廓的宽度

ImageDraw.chord(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1) 方法用来画半圆，跟arc()方法不同的是它会用直线将起始点和结束点连接起来

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

outline-- 轮廓的颜色

fill --- 填充颜色

width-- 轮廓的宽度

ImageDraw.pieslice(xy, start, end, fill=None, outline=None, width=1)

类似于arc()方法，不过他会在端点和圆点之间画直线

xy-- 定义边界框的两个点，传入的格式是[ (x0, y0), (x1, y1)] 或者 [x0, y0, x1, y1] ，其中 x1=x0,y1=y0

start -- 起始角度，以度为单位，从3点钟开始顺时针增加

end-- 结束角度，以度为单位

fill-- 弧线的颜色

width--弧线的宽度

ImageDraw.rectangle(xy, fill=None, outline=None, width=1)

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

outline-- 轮廓的颜色

fill-- 填充的颜色

width-- 轮廓线的宽度

ImageDraw.rounded_rectangle(xy, radius=0, fill=None, outline=None, width=1) 该方法可以画一个圆角矩形

xy-- 在两个坐标点之间画一条直线，坐标点的传入方式是[(x, y), (x, y), ...]或者[x, y, x, y, ...]

radius-- 角的半径

outline-- 轮廓的颜色

fill-- 填充的颜色

width-- 轮廓线的宽度

这里有个问题，就是画好的图形如何从Image中扣出来呢？

ImageEnhance模块主要是用于设置图片的颜色对比度亮度锐度等啥的，增强图像。

原始图像

ImageFilter模块主要用于对图像进行过滤，增强边缘，模糊处理，该模块的使用方式是 im.filter(ImageFilter) 。

其中ImageFilter按照需求传入指定的过滤值。

下面一个个试下效果

4.边缘增强

ImageGrab模块主要用于对屏幕进行截图，通过grab方法进行截取，如果不传入任何参数则表示全屏幕截图，否则是截取指定区域的图像。其中box格式是：(x1,x2,y1,y2)

利用Pillow库可以轻易的对图像增加水印

首先，用PIL的Image函数读取图片

接着，新建一张图(尺寸和原图一样)

然后，在新建的图象上用PIL的ImageDraw把字给画上去，字的颜色从原图处获取。

原图

添加文字后的效果图

本文详细介绍了Pillow库的使用，希望对读者朋友们有所帮助。

Pillow官方文档

需要获取源码的小伙伴可以关注下方的公众号，回复【python】

python函数

参数match是正则表达式匹配后的结果，match.group(1)就是返回结果1。

import re

m = re.search('(^.+?)\n(.+?$)', 'print "111"\nprint "222"')

print m.group(1)#print "111"eval()一般是用来执行字符串代码，也就是命令注入。

其中的参数code：就是要执行的代码，比如print

"111"

其中的参数scope：是code执行范围的字典.

由于匹配的字符串代码经常有格式对齐等问题，所以加一个try

except来捕捉。

exec跟eval类似，可以执行代码，但是只是一个语法，没有返回值。

exec

code

scope就是执行code作用范围为scope字典

python的pillow库怎么使用

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

1）使用 Image 类

PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

[python] view plain copy

from PIL import Image

im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

[python] view plain copy

print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

如果文件打开错误，返回 IOError 错误。

只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

[python] view plain copy

im.show()

2）读写图像

PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

加载文件，并转化为png格式：

[python] view plain copy

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +".png"

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。

3）创建缩略图

缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

[python] view plain copy

# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。

注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的操作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。

4）图像的剪切、粘贴与合并操作

Image 类包含的方法允许你操作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

[python] view plain copy

# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200x200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

[python] view plain copy

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。

5）分离和合并颜色通道

对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

[python] view plain copy

r,g,b = im.split()

im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。

6）几何变换

对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

[python] view plain copy

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

[python] view plain copy

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换

在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

[python] view plain copy

cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")

8）图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：

[python] view plain copy

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

imgF.show()

outF.show()

conF.show()

edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

Gaussian blur filter.

参数:

radius – Blur radius.

class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)

Unsharp mask filter.

See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0)

Create a convolution kernel. The current version only supports 3x3 and 5x5 integer and floating point kernels.

In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.

参数:

size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).

kernel – A sequence containing kernel weights.

scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.

offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.

class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank)

Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.

参数: