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    用Python去除图像的黑色或白色背景实例

    栏目:Linux/apache问题 时间:2019-12-13 17:00

    用Python去除背景,得到有效的图像

    此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量,同时突出特征,原图像为下图,命名为1.jpg,在此去除白色背景,黑色背景同理

    需要对原图像进行的处理是去掉白色背景,抠出有效的参与计算的图形的大小即下图

    对此有两个思路:

    用掩模法得到有效部分,其次去掉空白,但太繁琐喽,并且一万多张图片,其不弄到天荒地老(截图也是哦)

    对图像进行处理,即先做numpy变化,后反变换,将255-原图像,此时得到的图像就是

    在此计算图像的横轴相加为0,纵轴相加为0,删去和为0的列和行得到的numpy矩阵,用255减去numpy矩阵得到的图像就是所求有效图像。(在此我没能实现三通道的图像,只能做出灰度图的图像)程序如下:

    from PIL import Image
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.misc
    img = Image.open('1.jpg')
    e,g=img.size
    img1=img.convert('L')
    img1=np.array(img1, dtype='float32')
    arr=255-img1
    arr1 = arr.sum(axis=0)#每一列求和
    arr2 = arr.sum(axis=1)#每一行求和
    df=pd.DataFrame(arr)#把像素点转化为dataframe
    df.insert(len(df.columns),len(df.columns),arr2)#最后一列插入每一行的和
    df1=pd.concat([df,(pd.DataFrame(df.sum()).T)])#最后一行插入每一列的和
    df2=df1[df1[e]>0]#根据最后一列把大于0的行筛选出来
    
    #根据最后一行,把等于0的列删除掉
    for c in df2.columns:
      if df2[c].sum() == 0 :
        df2.drop(columns = [c],inplace = True)
        
    df2.drop(columns=[e],inplace = True)#删除最后一列
    df3 = df2.head((df2.shape[0])-1)#删除最后一行
    a=255-df3
    #df3.values#dataframe转化为numpy
    plt.imshow(a)
    scipy.misc.toimage(df3.values).save('C:/Users/Administrator.SKY-20180518VHY/Desktop/2.jpg')#保存图像
    

    最终得到的图像为

    在此处考虑过将图像变为列表,但在此处做嵌套列表太为复杂,因而放弃,最终利用DataFrame做的,本考虑将三通道分开分别作运算最终得到的R、G、B三通道图像由于大小不匹配无法整合到一起,又失败了。只能得到单通道凑合弄吧。谁有好的思路,求沟通…

    完整程序:

    import os
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.misc
    def save_pic(file_path):
    
      c = []
      names = os.listdir(file_path) #路径
      #将文件夹中的文件名称与后边的 .dcm分开
      for name in names:
        c.append(name)
      for files in c :
        img = Image.open(file_path+'\\'+files)
        e,g=img.size
        img1=img.convert('L')
        img1=np.array(img1, dtype='float32')
        arr=255-img1
        arr1 = arr.sum(axis=0)#每一列求和
        arr2 = arr.sum(axis=1)#每一行求和
        df=pd.DataFrame(arr)#把像素点转化为dataframe
        df.insert(len(df.columns),len(df.columns),arr2)#最后一列插入每一行的和
        df1=pd.concat([df,(pd.DataFrame(df.sum()).T)])#最后一行插入每一列的和
        df2=df1[df1[e]>0]#根据最后一列把大于0的行筛选出来
        
        #根据最后一行,把等于0的列删除掉
        for c in df2.columns:
          if df2[c].sum() == 0 :
            df2.drop(columns = [c],inplace = True)
            
        df2.drop(columns=[e],inplace = True)#删除最后一列
        df3 = df2.head((df2.shape[0])-1)#删除最后一行
        #df3.values#dataframe转化为numpy
        a=255-df3 
        plt.imshow(a)
        scipy.misc.toimage(a).save('C:/Users/Administrator.SKY-20180518VHY/Desktop'+'/'+files)#保存图像
      print('all is saved')  
      
    save_pic(file_path='C:\\Users\\Administrator.SKY-20180518VHY\\Desktop\\1')