在Python中分割并加入图像

Question

我想在Python中使用图像切片器分割图像，然后在每个图像上应用直方图均衡并将它们合并回来。我能够将图像分成更小的块，我可以看到它们正在更新，但是在将它们拼接在一起后，我会得到与原始图像相同的图像。有人能指出我做错了什么吗？文件名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

展望image_slicer代码后，我可以看到的混乱。主要问题是每个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，当更新指向的文件时，图像数据不会更新。

因此，当更新元数据所指向的文件时，也需要更新图块的图像对象。我想象做到这一点的最简单方法是每当磁盘上的文件发生变化时，重新打开磁贴中的图像。这可能做的伎俩：

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的末尾添加tile.image = Image.open(tile.filename)。还要注意，我已经稍微更新了代码，通过删除生成文件名的第一个循环，而第二个循环直接在tile上，因为它们包含所有需要的信息。

Answer 2

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 

正如你所看到的，它使用存储在程序的Tile对象（在你的情况，里面的列表tiles），它们没有改变。您需要更改内存中的对象，而不是从文件加载并重写，也可以将文件加载到tiles。

在我看来，最简单的办法是修改你的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