平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作。本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标。

注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题。

<使用方法>

1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹;

2.运行python脚本,可以获得分通道图片及相应的直方图。

<效果介绍>

原图:

分通道显示:

各通道直方图

R通道直方图

G通道直方图

B通道直方图

<源码分析>

本文脚本没有使用OpenCV,全部操作均使用了python自带库函数,实现真正的轻量级。

本文工具默认对jpg格式的图片进行修改,其他格式直接修改脚本中im1 = Image.open("1.jpg")图片后缀即可。

分通道是直接使用的 r,g,b=im1_sp.split()的, 因只对RGB mode的图像有效,所以im1_sp = im1.convert("RGB")先进行了模式转换。

一张RGB彩色图像经过通道分离,获得三张单通道灰度图像,即python中定义的“L” mode的图像, 然后对每一个灰度图绘制直方图。

直方图绘制是通过 pix = r.load()函数把图像的像素数据进行存储,然后在256级区间进行累加统计,最后使用draw.line函数绘制的。

工具简单易用,全部代码提供如下,如有问题,欢迎园友反馈!

<全部源码>

# -*- coding: cp936 -*-
#阿瓦图像村出品,转载请注明出处 QQ:576916092
import Image,ImageDraw,ImageFilter,random,sys
im1 = Image.open("1.jpg")
 
##图像处理##
 
#转换为RGB图像
im1_sp = im1.convert("RGB")               #将RGB三个通道分开
r,g,b=im1_sp.split()             
 
#将RGB分通道图像上色
imd = Image.new("L",im1.size,0)
r_color= Image.merge("RGB",(r,imd,imd))
g_color= Image.merge("RGB",(imd,g,imd))
b_color= Image.merge("RGB",(imd,imd,b))
 
#R通道histogram
width, height = r.size
pix = r.load()
a = [0]*256
for w in xrange(width):
    for h in xrange(height):
        p = pix[w,h]
        a[p] = a[p] + 1
s = max(a)
print a,len(a),s     #长度256,a保存的分别是颜色范围0-255出现的次数
r_hist = Image.new('RGB',(512,512),(255,255,255))  
draw = ImageDraw.Draw(r_hist)  
 
for k in range(256):
   #print k,a[k],a[k]*200/s
    a[k] = a[k]*400/s        #映射范围0-200
    source = (2*k,511)           #起点坐标y=255, x=[0,1,2....]
    target = (2*k,511-a[k])    #终点坐标y=255-a[x],a[x]的最大数值是200,x=[0,1,2....]
    draw.line([source, target], (255,0,0))
 
#G通道histogram
width, height = g.size
pix = g.load()
a = [0]*256
for w in xrange(width):
    for h in xrange(height):
        p = pix[w,h]
        a[p] = a[p] + 1
s = max(a)
print a,len(a),s     #长度256,a保存的分别是颜色范围0-255出现的次数
g_hist = Image.new('RGB',(512,512),(255,255,255))  
draw = ImageDraw.Draw(g_hist)   for k in range(256):
    #print k,a[k],a[k]*200/s
    a[k] = a[k]*400/s        #映射范围0-200
    source = (2*k,511)           #起点坐标y=255, x=[0,1,2....]
    target = (2*k,511-a[k])    #终点坐标y=255-a[x],a[x]的最大数值是200,x=[0,1,2....]
    draw.line([source, target], (0,255,0)) #B通道histogram
width, height = b.size
pix = b.load()
a = [0]*256
for w in xrange(width):
    for h in xrange(height):
        p = pix[w,h]
        a[p] = a[p] + 1
s = max(a)
print a,len(a),s     #长度256,a保存的分别是颜色范围0-255出现的次数
b_hist = Image.new('RGB',(512,512),(255,255,255))  
draw = ImageDraw.Draw(b_hist)   for k in range(256):
    #print k,a[k],a[k]*200/s
    a[k] = a[k]*400/s        #映射范围0-200
    source = (2*k,511)           #起点坐标y=255, x=[0,1,2....]
    target = (2*k,511-a[k])    #终点坐标y=255-a[x],a[x]的最大数值是200,x=[0,1,2....]
    draw.line([source, target], (0,0,255)) im1_mer= Image.merge("RGB",(r,g,b)) ##图像保存## #单通道图保存
r.save("1r.jpg")
g.save("1g.jpg")
b.save("1b.jpg") #上色图保存
r_color.save("1rr.jpg")
g_color.save("1gg.jpg")
b_color.save("1bb.jpg") #直方图保存
r_hist.save("1r_hist.jpg")
g_hist.save("1g_hist.jpg")
b_hist.save("1b_hist.jpg") ##图像显示## #单通道图显示
r.show()
g.show()
b.show()
 
#上色图显示
r_color.show()
g_color.show()
b_color.show() #直方图显示
r_hist.show()
g_hist.show()
b_hist.show()

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