图片处理-opencv-13.图像量化处理

图像量化处理

图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样。数字化幅度值称为量化，数字化坐标值称为采样。

所谓量化（Quantization），就是将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程，即将原始灰度图像的空间坐标幅度值离散化。量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率越高，图像的质量也越好；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率越低，会出现图像轮廓分层的现象，降低了图像的质量。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))

#读取原始图像
img = cv2.imread('data/test3.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#获取图像高度和宽度
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]

#创建一幅图像
new_img1 = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
new_img2 = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
new_img3 = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)

#图像量化等级为2的量化处理
for i in range(height):
    for j in range(width):
        for k in range(3):  #对应BGR三分量
            if img[i, j][k] < 128:
                gray = 0
            else:
                gray = 128
            new_img1[i, j][k] = np.uint8(gray)

#图像量化等级为4的量化处理
for i in range(height):
    for j in range(width):
        for k in range(3):  #对应BGR三分量
            if img[i, j][k] < 64:
                gray = 0
            elif img[i, j][k] < 128:
                gray = 64
            elif img[i, j][k] < 192:
                gray = 128
            else:
                gray = 192
            new_img2[i, j][k] = np.uint8(gray)

#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

#显示图像
titles = [u'(a) 原始图像', u'(b) 量化-L2', u'(c) 量化-L4']
images = [img, new_img1, new_img2]
for i in range(3):
    plt.subplot(1, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray'),
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

image.png

K-Means聚类量化处理

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))

#读取原始图像
img = cv2.imread('data/test3.jpg')

#图像二维像素转换为一维
data = img.reshape((-1, 3))
data = np.float32(data)

#定义中心 (type,max_iter,epsilon)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)

#设置标签
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS

#K-Means聚类 聚集成4类
compactness, labels, centers = cv2.kmeans(data, 4, None, criteria, 10, flags)

#图像转换回uint8二维类型
centers = np.uint8(centers)
res = centers[labels.flatten()]
dst = res.reshape((img.shape))

#图像转换为RGB显示
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

#显示图像
titles = [u'原始图像', u'聚类量化 K=4']
images = [img, dst]
for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray'),
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

image.png