以下是一个适合大一、大二学生基于Python控制台开发的图像灰度化和滤波处理系统的课程设计程序。该程序使用Python的Pillow和NumPy库，实现了加载图像、灰度化处理和应用滤波操作等功能，提供一个控制台交互的用户界面。
程序功能描述
- 加载图像：从用户提供的文件路径加载图像。
- 显示图像：在窗口中显示原始图像或处理后的图像。
- 灰度化处理：将彩色图像转换为灰度图像。
- 滤波操作：
- 模糊滤波。
- 边缘检测滤波。
- 锐化滤波。
- 用户交互：通过控制台菜单选择操作。
部分代码实现
from PIL import Image, ImageFilter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 全局变量
loaded_image = None
def load_image(file_path):
"""
加载图像
:param file_path: 图像文件路径
:return: 加载的图像对象
"""
try:
image = Image.open(file_path)
print("图像加载成功！")
return image
except Exception as e:
print(f"图像加载失败：{e}")
return None
def display_image(image, title="图像"):
"""
显示图像
:param image: 要显示的图像对象
:param title: 窗口标题
"""
plt.imshow(image, cmap="gray")
plt.title(title)
plt.axis("off")
plt.show()
功能实现说明
- 加载图像：
- 使用
Pillow库的Image.open()方法加载图像。 - 提供友好的错误提示，帮助用户处理文件路径错误。
- 显示图像：
- 使用
matplotlib.pyplot的imshow方法显示图像。 - 支持显示灰度图和彩色图。
- 灰度化处理：
- 使用
Pillow的convert("L")方法将彩色图像转换为灰度图。
- 滤波处理：
- 提供三种滤波操作：
- 模糊滤波（
ImageFilter.BLUR） - 边缘检测（
ImageFilter.FIND_EDGES） - 锐化滤波（
ImageFilter.SHARPEN）
- 用户交互：
- 提供简洁的控制台菜单，方便用户选择不同的图像处理操作。
- 支持按序加载图像、显示图像、处理图像等操作。
运行示例
- 启动程序：
欢迎使用图像灰度化和滤波处理系统 请选择操作： 1. 加载图像 2. 显示图像 3. 图像灰度化 4. 应用模糊滤波 5. 应用边缘检测滤波 6. 应用锐化滤波 7. 退出系统
- 加载图像：
请输入图像文件路径：example.jpg 图像加载成功！
- 显示图像：打开一个窗口显示加载的原始图像。
- 灰度化：
图像已灰度化！
- 模糊滤波：
已应用模糊滤波！
- 边缘检测滤波：
已应用边缘检测滤波！
- 锐化滤波：
已应用锐化滤波！
- 退出系统：
退出系统，再见！
扩展方向
- 添加更多滤波器：
- 例如高斯滤波、图像平滑等。
- 自定义滤波器（例如卷积操作实现自定义核）。
- 支持保存图像：
- 提供功能将处理后的图像保存到本地。
- 添加批量处理功能：
- 允许用户选择多个图像进行处理。
- GUI界面：
- 使用
Tkinter或PyQt开发图形化用户界面，提升用户体验。
总结
该系统通过控制台实现了图像加载、灰度化和滤波操作的功能，逻辑简单清晰，适合初学者练习图像处理的基础知识和编程能力。同时，该设计也为后续扩展提供了良好的框架，学生可以在此基础上加入更多功能，进一步探索图像处理技术。
灰度前效果：
灰度后效果：
模糊滤波：
边缘检测滤波：
