在 Python 中拆分和连接图像

Question

我正在尝试使用 python 中的图像切片器分割图像，然后对它们中的每一个应用直方图均衡化并将它们组合回来。我能够将图像拆分成更小的块，并且可以看到它们正在更新，但是在将它们拼接在一起之后，我最终得到了与原始图像相同的图像。有人可以指出我做错了什么。文件名为 watch.png

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.misc import imsave
# import scipy
from scipy import ndimage
from scipy import misc
import scipy.misc
import scipy

import sys
import argparse
import image_slicer
from image_slicer import join


img = 'watch.png'
num_tiles = 64
tiles = image_slicer.slice(img, num_tiles)



file = "watch"
k = 0
filelist =[]
for i in range(1,9):
    for j in range(1,9):
        filelist.insert(k, file+"_"+str(i).zfill(2)+"_"+str(j).zfill(2)+".png")
        k=k+1

for i in range(0,num_tiles):
    img = scipy.misc.imread(filelist[i])
    hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf *hist.max()/ cdf.max()  
    plt.plot(cdf_normalized, color = 'g')
    plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'g')
    plt.xlim([0,256])
    plt.legend(('cdf','histogram'), loc = 'upper left')
    cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf,0)
    cdf_o = (cdf_m - cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())
    cdf = np.ma.filled(cdf_o,0).astype('uint8')
    img3 = cdf[img]
    cv2.imwrite(filelist[i],img3)


image = join(tiles)
image.save('watch-join.png')

Answer 1

这是image_slicer.join()的源代码：

def join(tiles):
    """
    @param ``tiles`` - Tuple of ``Image`` instances.
    @return ``Image`` instance.
    """
    im = Image.new('RGB', get_combined_size(tiles), None)
    columns, rows = calc_columns_rows(len(tiles))
    for tile in tiles:
        im.paste(tile.image, tile.coords)
    return im

如您所见，它使用存储在程序中的Tile 对象（在您的情况下，在列表tiles 中），这些对象没有改变。您需要更改内存中的对象而不是从文件加载并重写，或者将文件加载到tiles。

我认为最简单的方法是修改你的 for 循环（我希望我的语法正确）：

for i in range(0, num_tiles):
    img = tiles[i].image
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()  
    plt.plot(cdf_normalized, color = 'g')
    plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color='g')
    plt.xlim([0, 256])
    plt.legend(('cdf', 'histogram'), loc='upper left')
    cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf, 0)
    cdf_o = (cdf_m - cdf_m.min()) * 255 / (cdf_m.max() - cdf_m.min())
    cdf = np.ma.filled(cdf_o, 0).astype('uint8')
    img3 = cdf[img]
    tiles[i].image = img3

Answer 2

查看image_slicer 代码后，我可以看到混乱。主要问题是每个Tile 对象都包含图像数据和元数据，例如最终图像中的文件名和位置。但是，当指向的文件更新时，图像数据不会更新。

因此，在更新元数据指向的文件时，也需要更新图块的图像对象。我想最简单的方法是在磁盘上的文件发生更改时重新打开磁贴中的图像。这很可能会奏效：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.misc import imsave
from scipy import ndimage
from scipy import misc
import scipy.misc
import scipy
import image_slicer
from image_slicer import join
from PIL import Image

img = 'watch.png'
num_tiles = 64
tiles = image_slicer.slice(img, num_tiles)

for tile in tiles:
    img = scipy.misc.imread(tile.filename)
    hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
    cdf = hist.cumsum()
    cdf_normalized = cdf *hist.max()/ cdf.max()  
    plt.plot(cdf_normalized, color = 'g')
    plt.hist(img.flatten(),256,[0,256], color = 'g')
    plt.xlim([0,256])
    plt.legend(('cdf','histogram'), loc = 'upper left')
    cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf,0)
    cdf_o = (cdf_m - cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min())
    cdf = np.ma.filled(cdf_o,0).astype('uint8')
    img3 = cdf[img]
    cv2.imwrite(tile.filename,img3)
    tile.image = Image.open(tile.filename)

image = join(tiles)
image.save('watch-join.png')

因此，主要的变化是在循环末尾添加tile.image = Image.open(tile.filename)。另请注意，我已经稍微更新了您的代码，删除了生成文件名的第一个循环，而第二个循环直接在图块上，因为它们包含所有准备好的所需信息。