圖像拼接python
⑴ python有哪些技術上的優點比其他語言好在哪兒
Python有哪些技術上的優點
1. 面向對象和函數式
從根本上講，Python是一種面向對象的語言。它的類模型支持多態、運算符重載和多重繼承等高級概念，並且以Python特有的簡潔的語法和類型為背景，OOP十分易於使用。事實上，即使你不懂這些術語，仍會發現學習Python比學習其他OOP語言要容易得多。
除了作為一種強大的代碼組織和重用手段以外，Python的OOP本質使它成為其他面向對象系統語言的理想腳本工具。例如，通過適當的粘接代碼，Python程序可以對C++、Java和C#的類進行子類的定製。
OOP只是Python的一個選擇而已，這一點非常重要。即使不能立馬成為一個面向對象高手，但你同樣可以繼續深入學習。就像C++一樣，Python既支持面向對象編程也支持面向過程編程的模式。如果條件允許，其面向對象的工具可以立即派上用場。這對策略開發模式十分有用，該模式常用於軟體開發的設計階段。
除了最初的過程式（語句為基礎）和面向對象（類為基礎）的編程範式，Python在最近幾年內置了對函數式編程的支持——一個多數情況下包括生成器、推導、閉包、映射、裝飾器、匿名lambda函數和第一類函數對象的集合。這是對其本身OOP工具的補充和替代。
2. 免費
Python的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟體一樣，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以從Internet上免費獲得Python的源代碼。你可以不受限制地復制Python，或將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布。實際上，如果你願意的話，甚至可以銷售它的源代碼。
但請別誤會：「免費」並不代表「沒有支持」。恰恰相反，Python的在線社區對用戶需求的響應和商業軟體一樣快。而且，由於Python完全開放源代碼，提高了開發者的實力，並產生了一個很大的專家團隊。
盡管研究或改變一種程序語言的實現並不是對每一個人來說都那麼有趣，但是當你知道如果需要的話可以做到這些，該是多麼的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商的智慧，因為最終的文檔和終極的凈土（源碼）任憑你的使用。
Python的開發是由社區驅動的，是Internet大范圍的協同合作努力的結果。Python語言的改變必須遵循一套規范而有約束力的程序（稱作PEP流程），並需要經過規范的測試系統進行徹底檢查。正是這樣才使得Python相對於其他語言和系統可以保守地持續改進。
盡管Python 2.X和Python 3.X版本之間的分裂有力並蓄意地破壞了這項傳統，但通常它仍然體現在Python的這兩個系列內部。
⑵ python處理圖片數據
目錄
1.機器是如何存儲圖像的？
2.在Python中讀取圖像數據
3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵
4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值
5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。
但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：
機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。
假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。
這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。
下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：
圖片源於機器學習應用課程
剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？
彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。
因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：
圖片源於機器學習應用課程
左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。
請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。
用Python讀取圖像數據
下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)
#checking image shape
image.shape, image
（28，28）
矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。
下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。
方法#1：灰度像素值特徵
從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。
考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。
能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。
那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：
下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)
image.shape, imshow(image)
（650，450）
該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：
#pixel features
features = np.reshape(image, (660*450))
features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。
但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！
方法#2：通道的平均像素值
在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：
image = imread('puppy.jpeg')
image.shape
(660, 450, 3)
這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。
或者，可以使用另一種方法：
生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。
下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：
這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape
(660, 450)
現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：
for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)
新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：
features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape
(297000,)
方法#3：提取邊緣特徵
請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：
識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？
類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：
筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。
假設圖像矩陣如下：
圖片源於機器學習應用課程
該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？
當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：
獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。
還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：
圖片源於機器學習應用課程
現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：
#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)
#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)
imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')