OpenCVとPythonよりお手軽に，PythonのPIL(Python Image Library)の管理を引き継いだPillowで画像処理を行います。
使用 Pillow 8.2.0
2023.11.09
まずはバージョンを確認しましょう．リスト中のPillowで確認できます。
実行例| pip list |
Pillow：PIL(Python Image Library)のライブラリを呼び出して，01_imgという名前のフォルダにあるモノクロ8bitのimg000001.bmpという名前のビットマップファイルをimgという名前に渡して表示します。
test.pyなどで保存して，python .\test.pyとコマンド実行すると確認出来ます。
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#from module or package import function of module or package from PIL import Image #Open and show image file in 01_img folder as img img = Image.open("01_img/img000001.bmp") img.show() |
Pillow：PIL(Python Image Library)のpointメソッドを使用して，01_imgという名前のフォルダにあるモノクロ8bitのimg000001.bmpという名前の連番ビットマップファイルを
02_bin_imgというフォルダを作って，しきい値（thred）30でimg000001_binarized.bmpという名前で二値化して保存します。フォルダの読み込む画像がなくなるとループが止まります。
test.pyなどで保存して，python .\test.pyとコマンド実行すると確認出来ます。
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#from module or package import function of module or package from PIL import Image import os thred =30 img_input_directory = "01_img" img_input_header = "img" img_output_directory ="02_bin_img" img_output_header = "img_binarized" #make output folder if not os.path.exists(img_output_directory): os.makedirs(img_output_directory) print(f"{img_output_directory} make directory") else: print(f"{img_output_directory} directory existed") img_number =1 while True: #Open image file in 01_img folder as img img_input = os.path.join(img_input_directory,f"{img_input_header}{img_number:06d}.bmp") if not os.path.exists(img_input): break img = Image.open(img_input) #convert to grayscale grayscaled = img.convert('L') #Binarized image binarized_image = grayscaled.point(lambda x: 0 if x < thred else 255, '1') #make image object and save output_filename = f"{img_output_header}{img_number:06d}.bmp" result = os.path.join(img_output_directory,output_filename) binarized_image.save(result) print(f"Processing image {img_number}...") img_number += 1 |
Gaussian filter，Median filter，Mode filterは，filtered_img = img.filter()の()内で書き換えて実行すると結果を表示します。
test.pyなどで保存して，python .\test.pyとコマンド実行すると確認出来ます。
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#from module or package import function of module or package from PIL import Image,ImageFilter import numpy as np from matplotlib import pylab as plt import os #make directry img_input = "01_img/img000001.bmp" img_output_directory ="02_med_img" img_output = "img000001_filtered.bmp" if not os.path.exists(img_output_directory): os.makedirs(img_output_directory) print(f"{img_output_directory} make directry") else: print(f"{img_output_directory} directry existed") #Open and show image file in 01_img folder as img img = Image.open(img_input) #Gaussian filter ImageFilter.GaussianBlur(1.0) ImageFilter.GaussianBlur(1.5) ImageFilter.GaussianBlur(3.0) #Median filter img.filter(ImageFilter.MedianFilter()) #Mode filter img.filter(ImageFilter.ModeFilter(size = 25)) filtered_img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(1.0)) #make image object and save result_path = os.path.join(img_output_directory, img_output) filtered_img.save(result_path) #show the image filtered_img.show() |
誰かに使って貰う場合や，bat処理する際に実行ファイルがあると便利です。この例ではtest.pyからtest.exeの実行ファイル出力を行います。まずはPyInstallerを導入しましょう。
実行例| pip install pyinstaller |
導入を確認して，以下のように実行するとtest.exeが得られます。
実行例| pyinstaller test.py --onefile |
Bitmapを切り出す際は、横画素数が4の倍数になるように切り出します。(700, 84, 1824, 996)は切り出す左下と右上のxy座標点です。
test.pyなどで保存して，python \test.pyとコマンド実行すると確認出来ます。インデントは適宜つけてください。
入力画像は00_RTフォルダに保存したRT (1).Bmpの括弧内の数字が変化する連番ファイルです。出力は01_cut_imgのフォルダに保存されます。
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#from module or package import function of module or package from PIL import Image import os thred =30 img_input_directory = "00_RT" img_input_header = "RT" img_output_directory ="01_cut_img" img_output_header = "cut_img" #Triming range x_min=700 y_min=84 x_max=1824 y_max=996 #make output folder if not os.path.exists(img_output_directory): os.makedirs(img_output_directory) print(f"{img_output_directory} make directory") else: print(f"{img_output_directory} directory existed") img_number =1 while True: #Open image file in 01_img folder as img img_input = os.path.join(img_input_directory,f"{img_input_header} ({img_number:d}).Bmp") print(f"Processing image {img_input}...") if not os.path.exists(img_input): break img = Image.open(img_input) img_roi = img.crop((x_min, y_min, x_max, y_max)) output_filename = f"{img_output_header}{img_number:06d}.bmp" result = os.path.join(img_output_directory,output_filename) img_roi.save(result) #convert to grayscale print(f"Processing image {img_number}...") img_number += 1 |