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用Python去除图像的黑色或白色背景实例
站长资源 2024/11/25 佚名
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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

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

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

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

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

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

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

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

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')

去除多个文件夹下多张图像，分别为：

用Python去除图像的黑色或白色背景实例

程序为：

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 = []
  d=[]
  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 files1 in c:
    n=os.listdir(file_path+'\\'+files1)
    for name in n:
      d.append(file_path+'\\'+files1+'\\'+name)

    for files2 in d :
      img = Image.open(files2)
      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'+'/'+ '%d.jpg'%(d.index(files2)))#保存图像
  print('all is saved')  
  
save_pic(file_path='C:\\Users\\Administrator.SKY-20180518VHY\\Desktop\\2')

以上这篇用Python去除图像的黑色或白色背景实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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