学号 20192428《Python程序设计》综合实践报告

课程：《Python程序设计》

班级： 1924

姓名： 魏来

学号：20192428

实验教师：王志强

实验日期：2020年6月8日

必修/选修： 公选课

1.实验内容

-Python综合应用：爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、游戏、网络安全等。

-我选择了一个简单的数据分析课题——Numpy库，一个开源的python科学计算基础库。

2. 实验过程及结果

Numpy库我在上学期就有自己的研究，曾经在网空导论课中有一个课题是图片处理，当时进行了简单的图像处理控制。如今我想对Numpy库进行深度的刨析，做出属于自己的滤镜。

我要用到的库有： Numpy库、PIL库、cv2

首先是Numpy库对图片的简单读取。下面这张图是我这次实验的主角——

(某天走在路上的随手一拍天空~)

下面让我们看看Numpy库对图片的数组处理：

如图，Numpy库实际上是把图片当作一个二维数组处理——长、宽，而在每一个单元格中会有三个值，是代表色彩的RGB值。让我们一起看看这个图片的长度和高度。

让我们看看运行结果：

让我们看看对不对呢

可以看到图片属性的长宽都一致

同时还有一种方法可以让我们将图片的RGB值读出来——CSV文件：是一种常用的文件格式，可以用来批量的保存数据。下面代码片段是写入一个csv文件

利用降维函数，我对“Aim”进行降维并将其储存为变量“test1”，并将其储存为csv文件格式，命名Aim.csv。

让我们用vscode打开一个文件一起来看看吧：

同时让我们看一下这个图片转化的数组的属性：

以及运行结果

Topic Ⅰ：翻转图片

代码片段：

对图片翻转的操作非常简单，将二维数组的横轴和竖轴对换即可。所以如图我利用for循环对图片横轴(Size[0])遍历，同时建立一个Aim11的数组(因为之前探究属性时知道type为uint8)，将Aim11作为新图片的容器，最后使用save函数保存Aim11的副本。下面为我得到的副本：

至此第一个小课题正式成功。

Topic Ⅱ：颜色翻转

代码片段

这可以说是最简单的一个课题了，只需要一个满RGB值[255,255,255]减去之前的数组，使数组中的每个RGB值取255的补数，就能够得到负片的效果，让我们一起看看这个处理过后的图片吧：

Topic Ⅲ：赛博朋克风格滤镜~

代码片段

通过cv2库和Numpy库的运用可以设计一份专属于你的滤镜，可以先来看看我的滤镜最终的效果。

显然做的不是很好。。。但对图片过暗和过亮地方的处理的确处理的很得当：

light_gamma_high = np.power(image_lab[:, :, 0], 0.8)

light_gamma_high = np.asarray(light_gamma_high / np.max(light_gamma_high) * 255, np.uint8)

light_gamma_low = np.power(image_lab[:, :, 0], 1.2)

light_gamma_low = np.asarray(light_gamma_low / np.max(light_gamma_low) * 255, np.uint8)

即上段代码

实验过程中遇到的问题和解决过程

Numpy库的学习是我最大的问题，但幸亏与Mooc上的老师们，我成功学会了这个库，下面是我的学习过程笔记照片：

我遇见的问题也很多，更多的是编程时的小错误，我举一个小例子：

在实验中topic Ⅰ中for循环的错误，导致图片处理进行了一个死循环，当程序结束后得到的成果。

这个则为做赛博朋克时的模板，使用了cv2的模板进行滤镜的编辑，但我在最后输出滤镜成品时忽略了数组命名，导致输出白忙活一场——输出了模板。而我自己却甚至一度以为这个模板即为我编辑的滤镜效果。

其他(感悟、思考等)

对全课进行总结，并写课程感想体会、意见和建议等

Python是我进入大学以来第一个感兴趣的事物，从第一周进入大学接触到它我就开始研究，我对python的笔记甚至多于我大学其他科目所有笔记加起来的总和。所以对我来所这是一门得心应手的语言，因此我选择了这门课程为我的第一次选修课的内容。

但进入班级以后王老师细心教导下，我发现了之前自己的编程习惯非常繁琐复杂，而且在自学的时候养成了很多坏习惯，一些简便编程写法也不习惯。我明白了python虽然相比C、C++亦或是其他语言来说相对智能，可以不用太追求精准，但对于语言的效率，很大程度是取决于你的编程效率。

Python学习中，我最好的三个老师就是王志强老师、MOOC中的松老师还有实验楼。三位老师帮助我完成了很多艰巨的学习挑战，在我的学习之路中提供了信心和思路。

感谢志强老师的帮助，感谢这门选修课，将来我会Python的道路上继续坚定的走下去。

再次感谢王志强老师！

以下是我的代码全文：

"20192428 魏来 Python期末作业"

#启动第三方库

from PIL import Image

import numpy as np

#准备工作

Aim = np.array(Image.open("D:/Deskdop/topic/aim.jpg"))

Size = Aim.shape #展示图片的size

print("图像高度{}宽度{}".format(Size[0],Size[1]))

#写入CSV文件

test = Aim.flatten()

np.savetxt("aimcsv.csv",test,fmt="%d",delimiter=" ")

#查看图片数组属性 20192428魏来

print(Aim.shape,Aim.dtype)

print(Aim)

#操作一：对图片进行翻转 20192428魏来

LoopNum1 = 0

LoopNum2 = 0

Aim11 = Aim

for i in range(Size[0]):

Aim11[LoopNum1,LoopNum2] = Aim[Size[0] - 1 - LoopNum1,LoopNum2]

LoopNum1 = LoopNum1 + 1

Aim11 = Image.fromarray(Aim11.astype("uint8"))

Aim11.save("D:/Deskdop/topic/Aim11.jpg")

#操作二：对图片进行颜色翻转 20192428

Aim12 = [255,255,255] - Aim

Aim12 = Image.fromarray(Aim12.astype("uint8"))

Aim12.save("D:/Deskdop/topic/Aim12.jpg")

#操作三：赛博朋克滤镜制作 20192428

import cv2

image_hls = cv2.cvtColor(Aim, cv2.COLOR_BGR2HLS)

image_hls = np.asarray(image_hls, np.float32)

hue = image_hls[:, :, 0]

hue[hue < 90] = 180 - hue[hue < 90]

image_hls[:, :, 0] = hue

image_hls = np.asarray(image_hls, np.uint8)

image = cv2.cvtColor(image_hls, cv2.COLOR_HLS2BGR)

image_lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2Lab)

image_lab = np.asarray(image_lab, np.float32)

light_gamma_high = np.power(image_lab[:, :, 0], 0.8)

light_gamma_high = np.asarray(light_gamma_high / np.max(light_gamma_high) * 255, np.uint8)

light_gamma_low = np.power(image_lab[:, :, 0], 1.2)

light_gamma_low = np.asarray(light_gamma_low / np.max(light_gamma_low) * 255, np.uint8)

# 调色至偏紫

dark_b = image_lab[:, :, 2] * (light_gamma_low / 255) * 0.1

dark_a = image_lab[:, :, 2] * (1 - light_gamma_high / 255) * 0.3

image_lab[:, :, 2] = np.clip(image_lab[:, :, 2] - dark_b, 0, 255)

image_lab[:, :, 2] = np.clip(image_lab[:, :, 2] - dark_a, 0, 255)

image_lab = np.asarray(image_lab, np.uint8)

Aim13 = cv2.cvtColor(image_lab, cv2.COLOR_Lab2BGR)

Aim13 = Image.fromarray(Aim13.astype("uint8"))

Aim13.save("D:/Deskdop/topic/Aim13.jpg")