技術文件：基於 Python 的影像處理系統
1. 簡介
本技術文件介紹了一個基於 Python 的影像處理系統，該系統旨在實現對影像的自動化處理，例如影像格式轉換、影像尺寸調整、影像去噪等。
2. 系統架構
該系統主要由以下幾個模組組成：
- 影像輸入模組： 支援讀取各種格式的影像檔案，包括 JPEG、PNG、TIFF 等。
- 影像處理模組： 包含多種影像處理演算法，例如：
- 影像格式轉換：將影像轉換為不同的格式，例如從 JPEG 轉換為 PNG。
- 影像尺寸調整：將影像縮放至指定大小，並可以選擇不同的插值演算法。
- 影像去噪：使用各種濾波器去除影像中的噪聲，例如均值濾波、高斯濾波等。
- 影像輸出模組： 支援將處理後的影像儲存為各種格式的檔案，並可以選擇不同的壓縮級別。
3. 系統實現
該系統使用 Python 語言進行開發，並使用以下庫：
- OpenCV： 用於影像處理的開源庫，提供了豐富的影像處理演算法。
- Pillow： 用於影像處理的 Python 庫，提供對多種影像格式的讀寫支援。
影像處理模組的示例程式碼：
import cv2
def resize_image(image_path, output_size):
"""
調整影像大小。
Args:
image_path: 影像路徑。
output_size: 輸出影像大小，以元組 (寬度, 高度) 表示。
Returns:
處理後的影像。
"""
image = cv2.imread(image_path)
resized_image = cv2.resize(image, output_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
return resized_image
# 使用示例
image_path = "input.jpg"
output_size = (640, 480)
resized_image = resize_image(image_path, output_size)
cv2.imwrite("output.jpg", resized_image)
4. 系統測試
該系統已進行單元測試，確保每個模組的功能正常執行。
5. 總結
該基於 Python 的影像處理系統能夠實現對影像的自動化處理，並提供多種功能和演算法，可以應用於各種影像處理任務。該系統具有易於使用、功能強大、可擴充套件性好等優點。