Beispiel für die Wavelet-Konvertierung von Bildern in Python

Ich war ein wenig an der Wavelet-Konvertierung interessiert, also habe ich sie tatsächlich verschoben und ausprobiert.

Dinge notwendig

Die folgenden drei sind erforderlich. Lassen Sie es uns mit Pip usw. setzen.

• PyWavelets
• numpy
• PIL

Kurzer Kommentar

• Ich verwende eine Bibliothek namens PyWavelets.
• Diskrete Wavelet-Umwandlung (und inverse Umwandlung), hierarchisch? Es führt eine Wavelet-Umwandlung (und eine umgekehrte Umwandlung) durch. Ich denke, ich kann etwas anderes tun.
• Wenn Sie 2D-Daten (Bild) verwenden, funktioniert dies nur, wenn die vertikale und horizontale Größe gleich sind (obwohl die Methode möglicherweise falsch ist).

Beispielcode

gist:image_wavelet_transform.py

image_wavelet_transform.py

# coding: utf8
# 2013/2/1 [email protected]
"""Beispielskript, um ein Bild der Wavelet-Konvertierung zu erhalten

Require: pip install PyWavelets numpy PIL

Usage: python image_wavelet_transform.py <filename> (<level>:=3) (wavelet:=db1)
"""

import sys
from PIL import Image
import pywt, numpy

filename = sys.argv[1]
LEVEL = len(sys.argv) > 2 and int(sys.argv[2]) or 3
WAVLET = len(sys.argv) > 3 and sys.argv[3] or "db1"


def merge_images(cA, cH_V_D):
    """numpy.4 Array(Oben links,(Oben rechts, unten links, unten rechts))Stock"""
    cH, cV, cD = cH_V_D
    print cA.shape, cH.shape, cV.shape, cD.shape
    cA = cA[0:cH.shape[0], 0:cV.shape[1]] #Wenn das Originalbild keine Zweierpotenz hat, kann es zu Brüchen kommen. Passen Sie daher die Größe an. Passen Sie die kleinere an.
    return numpy.vstack((numpy.hstack((cA,cH)), numpy.hstack((cV, cD)))) #Fügen Sie Pixel oben links, oben rechts, unten links und unten rechts hinzu

def create_image(ary):
    """numpy.Array in Graustufenbild konvertieren"""
    newim = Image.new("L", ary.shape)
    newim.putdata(ary.flatten())
    return newim

def wavlet_transform_to_image(gray_image, level, wavlet="db1", mode="sym"):
    """Wavelet-Konvertierung des grauen Bildes für die Ebenenhierarchie und Rückgabe jeder Stufe als Bilddarstellung

    return [Stellen Sie das Bild der Ebene 0 wieder her,Stellen Sie das Bild der Ebene 1 wieder her,... ,Level wiederherstellen<level-1>Bild von, 各2D係数を１枚Bild vonにした画像]
    """
    ret = []
    data = numpy.array(list(gray_image.getdata()), dtype=numpy.float64).reshape(gray_image.size)
    images = pywt.wavedec2(data, wavlet, level=level, mode=mode) # http://www.pybytes.com/pywavelets/ref/2d-dwt-and-idwt.html
    for i in range(2, len(images)+1): #Teilweise wiederherstellen und in ret packen
        ary = pywt.waverec2(images[0:i], WAVLET)  * 2**(i-1) / 2**level #Bei teilweiser Wiederherstellung wird der Mehrwert nicht zurückgegeben(Es wird weißlich)Also anpassen
        ret.append(create_image(ary))
    #Machen Sie aus jedem 2D-Koeffizienten ein Bild
    merge = images[0] / (2**level) #Dem cA-Teil werden Werte hinzugefügt, also mitteln Sie sie für die Bildanzeige.
    for i in range(1, len(images)): 
        merge = merge_images(merge, images[i]) #Ordnen Sie die vier Bilder zu
    ret.append(create_image(merge))
    return ret

if __name__ == "__main__":
    im = Image.open(filename)
    if im.size[0] != im.size[1]: #Wenn die vertikale und horizontale Größe nicht gleich sind, funktioniert etwas nicht, daher werde ich es vorerst anpassen
        max_size = max(im.size)
        newim = Image.new(im.mode, (max_size, max_size))
        newim.paste(im, (0,0))
        im = newim

    im.getdata() #Wenn Sie dies nicht nennen, aus irgendeinem Grund die nächste Aufteilung()Schlägt fehl ...? Warum?
    bands = im.split() #Prozess für jeden RGB-Kanal
    converted_bands_array = [wavlet_transform_to_image(gray, LEVEL, wavlet=WAVLET) for gray in bands] #Konvertieren Sie für jeden RGB-Kanal
    # zip(*hoge)Ist schwer zu verstehen, aber konvertiert_Für Bands(R,G,B)Bild von(PIL.Image)Eingeben.Mit Zusammenführung auf RGB-Image wiederherstellen
    converted_array = [Image.merge(im.mode, converted_bands) for converted_bands in zip(*converted_bands_array)]

    # converted_array: [Stellen Sie das Bild der Ebene 0 wieder her,Stellen Sie das Bild der Ebene 1 wieder her,... ,Level wiederherstellen<level-1>Bild von, 各2D係数を１枚Bild vonにした画像]
    for i, img in enumerate(converted_array): 
        img.save("%s_%d.png " % (filename, i)) #Angemessene Bildausgabe

Beispiel für ein Ausführungsergebnis

Originalbild (kuma_005.jpg)

Bild des abgebildeten Koeffizienten (Stufe = 5) (kuma_005.jpg_5.png)