python数据处理 根据颜色对图片进行分类的方法

Python  /  管理员 发布于 7年前   165

前面一篇文章有说过，利用scrapy来爬取图片，是为了对图片数据进行分类而收集数据。

本篇文章就是利用上次爬取的图片数据，根据图片的颜色特征来做一个简单的分类处理。

实现步骤如下：

1：图片路径添加

2：对比度处理

3：滤波处理

4：数据提取以及特征向量化

5：图片分类处理

6：根据处理结果将图片分类保存

代码量中等，还可以更少，只是我为了练习类的使用，而将每个步骤都封装成了一个独立的类，当然里面也有类继承的问题，遇到的问题前面一篇文章有讲解。内容可能有点繁琐，尤其是文件和路径的使用（可以自己修改），已经尽量优化代码了。

爬取的原始数据如下：

直接上代码：

import osimport numpy as npimport skimageimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import io #读取图片from skimage import exposure#调用调对比度的方法rescale_intensity、equalize_histfrom skimage.filters import gaussian#高斯from skimage import img_as_float  #图片unit8类型到floatfrom scipy.cluster.vq import kmeans,vq,whiten  #聚类算法import shutil#文件夹内容删除 class Path(object):def __init__(self):self.path = r"D:\PYscrapy\get_lixiaoran\picture"self.pathlist = []#原始图片列表self.page = 0 def append(self):#将每张图片的路径加载到列表中much = os.listdir(self.path)for i in range(len(much)):repath = os.path.join(self.path,str(self.page)+'.jpg')self.page +=1self.pathlist.append(repath)return self.pathlist class Contrast(object):def __init__(self,pathlist):self.pathlist = pathlistself.contrastlist = []#改变对比度之后的图片列表self.path2 = r"D:\PYscrapy\get_lixiaoran\picture2"self.page2 = 0 def balance(self):#将每张图片进行对比度的处理，两种方式 1：均衡化 2：从某个值开始取极值if os.path.exists(self.path2) == False:os.mkdir(self.path2) # for lis in self.pathlist:# data = skimage.io.imread(lis)# equalized = exposure.equalize_hist(data)#方法一这里使用个人人为更好的均衡化处理对比度的方法# self.contrastlist.append(equalized) for lis in self.pathlist:data = skimage.io.imread(lis)high_contrast = exposure.rescale_intensity(data,in_range=(20,220))#方法二 以20和220取两端极值self.contrastlist.append(high_contrast) for img in self.contrastlist:repath = os.path.join(self.path2,str(self.page2)+'.jpg')#保存修改后的图片skimage.io.imsave(repath,img)self.page2 +=1 class Filter(Contrast):def __init__(self,pathlist):super().__init__(pathlist)self.path31 = self.path2self.path32 = r"D:\PYscrapy\get_lixiaoran\picture3"self.page3 = 0self.filterlist = [] def filte_r(self):img = os.listdir(self.path31)#读取文件内容if os.path.exists(self.path32) == False:os.mkdir(self.path32)for lis in range(len(img)):#循环做每张图片的高斯过滤path = os.path.join(self.path31,str(lis)+r'.jpg')img = skimage.io.imread(path)gas = gaussian(img,sigma=3)#multichannel=False去掉颜色2Dself.filterlist.append(gas)path_gas = os.path.join(self.path32,str(self.page3)+r'.jpg')skimage.io.imsave(path_gas,gas)self.page3 +=1return self.path32 class Vectoring(object):def __init__(self,filter_path):self.path41 = filter_pathself.diff = []self.calculate = [] def vector(self):numbers = os.listdir(self.path41)#获取文件夹内容os.chdir(self.path41)#切换路径for i in range(len(numbers)):self.diff.append([])for j in range(4):self.diff[i].append([])#diff[[number],[img_float],[bin_centers],[hist]] for cnt,number in enumerate(numbers):img_float = img_as_float(skimage.io.imread(number))#将图像ndarry nint8->floathist,bin_centers = exposure.histogram(img_float,nbins=10)#取图像的每个区间的像素值分隔区间self.diff[cnt][0] = numberself.diff[cnt][1] = img_floatself.diff[cnt][2] = bin_centers#把数据添加到diff中self.diff[cnt][3] = hist for i,j in enumerate(self.diff):#使用hist和bin_centers相乘来降维,向量化self.calculate.append([y*self.diff[i][3][x] for x,y in enumerate(self.diff[i][2])])#这里可能需要理解一下，就是涉及的参数有点多for i in range(len(self.diff)):self.diff[i].append(self.calculate[i])#将特征向量calculate也加入到diff中 return self.diff #diff[[number],[img_float],[bin_centers],[hist],[calculate]] class Modeling(Vectoring):def __init__(self,filter_path,K):super().__init__(filter_path)self.K = K def model(self):diff = self.vector()calculate = []for i in range(len(diff)):calculate.append(diff[i][4])spot = whiten(calculate)#这里使用scipy的k-means方法来对图片进行分类center,_ = kmeans(spot,self.K)#如果对scipy的k-means不熟悉，前面有专门的讲解cluster,_ = vq(spot,center)return diff,cluster #获得预测值class Predicting(object):def __init__(self,predicted_diff,predicted_cluster,K):self.diff = predicted_diffself.cluster = predicted_clusterself.path42 = r'D:\PYscrapy\get_lixiaoran\picture4'self.K = K def predicted(self):if os.path.exists(self.path42) == True:much = shutil.rmtree(self.path42)os.mkdir(self.path42)else:os.mkdir(self.path42)os.chdir(self.path42)for i in range(self.K):#创建K个文件夹os.mkdir('classify{}'.format(i))for i,j in enumerate(self.cluster):skimage.io.imsave('classify{}\\{}'.format(j,self.diff[i][0]),self.diff[i][1])#根据图片的分类来将它们保存至对应的文件夹 if __name__=="__main__":np.random.seed(10)#文件路径添加start = Path()pathlist = start.append() #对比度类second = Contrast(pathlist)second.balance()#get改变对比度后的图片个数 #高斯过滤filte = Filter(pathlist)filter_path = filte.filte_r() #数据提取及向量化vectoring = Vectoring(filter_path) #K值的自定义K = 3 #建模modeling = Modeling(filter_path,K)predicted_diff,predicted_cluster = modeling.model() #预测predicted = Predicting(predicted_diff,predicted_cluster,K)predicted.predicted()

文件如下：

（K=3）分类如下（picrure4）：

白色的基本在一类

黑色的基本一类

分类出来的图片比较模糊是因为，我分类的是处理过后的图片，并非原图。

其实仔细看效果还是有的，就是确实不是太明显，图片的内容还是有点复杂的。大体的框架已经有了，只是优化的问题，调整优化，以及向量特征化的处理，就能得到更好的结果。或者使用一些更好的处理方式，我这里只是简单的使用了几种常见的图片处理方式，所以效果一般。

这里的类有点多，从上到下是类的顺序，所以一步步看还是不复杂的。如果有什么好的建议可以分享一下。

以上这篇python数据处理 根据颜色对图片进行分类的方法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。