python识别图像提取文字（用python做图像处理和特征提取）
784等于哪两个相同的数相乘 三种技术！教你用Python从图像数据中提取特征
全文共4073字，预计学习时长8分钟
你之前是否使用过图像数据？也许你想建立自己的物体检测模型，或者仅仅是想统计走进某栋建筑物的人数，使用计算机视觉技术处理图像拥有无穷无尽的可能性。
但数据科学家最近有这样一种研究趋势，他们坚信，在处理非结构化数据（尤其是图像数据）时，深度学习模型是不断向前发展的。毫无疑问，深度学习技术表现得非常好，但这是处理图像的唯一 吗？
并非所有人都拥有像Google和Facebook等大型技术巨头那样无限的资源，那么，如果不透过深度学习，要如何处理图像数据呢？
可以利用机器学习的力量！没错，可以使用简单的机器学习模型，如决策树或支持向量机( SVM )。如果能提供正确的数据和功能，这些机器学习模型可以充分发挥作用，甚至可以用作基准解决方案。
所以在这篇适合初学者的文章中，你将了解到从图像中生成特征的不同 ，而后，可以将这些 应用到自己喜欢的机器学习算法中。
目录
1.机器是如何存储图像的？
2.在Python中读取图像数据
3.从图像数据中提取特征的 #1灰度像素值特征
4.从图像数据中提取特征的 #2通道的平均像素值
5.从图像数据中提取特征的 #3提取边缘
机器是如何存储图像的？
请从这些基础开始。在查看其他任何内容前，了解如何在计算机上读取与存储图像非常重要。考虑针对图像的‘pd.read_’函数。
笔者将举一个简单的例子。请看下图
这是一张数字8的图像，仔细观察就会发现，图像是由小方格组成的。这些小方格被称为像素。
要注意，人们是以视觉的形式观察图像的，可以轻松区分边缘和颜色，从而识别图片中的内容。机器很难做到这一点，它们以数字的形式存储图像。请看下图
机器以数字矩阵的形式储存图像，矩阵大小取决于任意给定图像的像素数。
假设图像的尺寸为180 x 200或n x m，这些尺寸基本上是图像中的像素数（高x宽）。
这些数字或像素值表示像素的强度或亮度，较小的数字（接近0）表示黑色，较大的数字（接近255）表示白色。通过分析下面的图像，读者就会弄懂到目前为止所学到的知识。
下图的尺寸为22 x 16，读者可以通过计算像素数来验证
图片源于机器学习应用课程
刚才讨论的例子是黑白图像，如果是生活中更为普遍的彩色呢？你是否认为彩色图像也以2D矩阵的形式存储？
彩色图像通常由多种颜色组成，几乎所有颜色都可以从三原色（红色，绿色和蓝色）生成。
，如果是彩色图像，则要用到三个矩阵（或通道）——红、绿、蓝。每个矩阵值介于0到255之间，表示该像素的颜色强度。观察下图来理解这个概念
图片源于机器学习应用课程
左边有一幅彩色图像（人类可以看到），而在右边，红绿蓝三个颜色通道对应三个矩阵，叠加三个通道以形成彩色图像。
请注意，由于原始矩阵非常大且可视化难度较高，这些不是给定图像的原始像素值。，还可以用各种其他的格式来存储图像，RGB是更受欢迎的，所以笔者放到这里。读者可以在此处阅读更多关于其他流行格式的信息。
用Python读取图像数据
下面开始将理论知识付诸实践。启动Python并加载图像以观察矩阵
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom skimage.io import imread, imshowimage = imread('image_8_original.png', as_gray=True)imshow(image)
#checking image shape image.shape, image
（28，28）
矩阵有784个值，而且这只是整个矩阵的一小部分。用一个LIVE编码窗口，不用离开本文就可以运行上述所有代码并查看结果。
下面来深入探讨本文背后的核心思想，并探索使用像素值作为特征的各种 。
#1灰度像素值特征
从图像创建特征最简单的 就是将原始的像素用作单独的特征。
考虑相同的示例，就是上面那张图（数字‘8’），图像尺寸为28×28。
能猜出这张图片的特征数量吗？答案是与像素数相同！也就是有784个。
那么问题来了，如何安排这784个像素作为特征呢？这样，可以简单地依次追加每个像素值从而生成特征向量。如下图所示
下面来用Python绘制图像，并为该图像创建这些特征
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True) image.shape, imshow(image)
（650，450）
该图像尺寸为650×450，特征数量应为297,000。可以使用NumPy中的reshape函数生成，在其中指定图像尺寸
#pixel featuresfeatures = np.reshape(image, (660450))features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
这里就得到了特征——长度为297,000的一维数组。很简单吧？在实时编码窗口中尝试使用此 提取特征。
但结果只有一个通道或灰度图像，对于彩色图像是否也可以这样呢？来看看吧！
#2通道的平均像素值
在读取上一节中的图像时，设置了参数‘as_gray = True’，在图像中只有一个通道，可以轻松附加像素值。下面删除参数并加载图像
image = imread('puppy.jpeg') image.shape
(660, 450, 3)
这次，图像尺寸为（660，450，3），其中3为通道数量。可以像之前一样继续创建特征，此时特征数量将是6604503 = 891,000。
或者，可以使用另一种
生成一个新矩阵，这个矩阵具有来自三个通道的像素平均值，而不是分别使用三个通道中的像素值。
下图可以让读者更清楚地了解这一思路
这样一来，特征数量保持不变，并且还能考虑来自图像全部三个通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')feature_matrix = np.zeros((660,450)) feature_matrix.shape
(660, 450)
现有一个尺寸为（660×450×3）的三维矩阵，其中660为高度，450为宽度，3是通道数。为获取平均像素值，要使用for循环
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)
新矩阵具有相同的高度和宽度，但只有一个通道。现在，可以按照与上一节相同的步骤进行操作。依次附加像素值以获得一维数组
features = np.reshape(feature_matrix, (660450)) features.shape
(297000,)
#3提取边缘特征
请思考，在下图中，如何识别其中存在的对象
识别出图中的对象很容易——狗、汽车、还有猫，那么在区分的时候要考虑哪些特征呢？形状是一个重要因素，是颜色，或者大小。如果机器也能像这样识别形状会怎么样？
类似的想法是提取边缘作为特征并将其作为模型的输入。稍微考虑一下，要如何识别图像中的边缘呢？边缘一般都是颜色急剧变化的地方，请看下图
笔者在这里突出了两个边缘。这两处边缘之所以可以被识别是因为在图中，可以分别看到颜色从白色变为棕色，或者由棕色变为黑色。如你所知，图像以数字的形式表示，就要寻找哪些像素值发生了剧烈变化。
假设图像矩阵如下
图片源于机器学习应用课程
该像素两侧的像素值差异很大，于是可以得出结论，该像素处存在显著的转变，其为边缘。现在问题又来了，是否一定要手动执行此步骤？
不！有各种可用于突出显示图像边缘的内核，刚才讨论的 也可以使用Prewitt内核（在x方向上）来实现。以下是Prewitt内核
获取所选像素周围的值，并将其与所选内核（Prewitt内核）相乘，然后可以添加结果值以获得最终值。由于±1已经分别存在于两列之中，添加这些值就相当于获取差异。
还有其他各种内核，下面是四种最常用的内核
图片源于机器学习应用课程
现在回到笔记本，为同一图像生成边缘特征
#importing the required librariesimport numpy as npfrom skimage.io import imread, imshowfrom skimage.filters import prewitt_h,prewitt_vimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline#reading the image image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)#calculating horizontal edges using prewitt kerneledges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)#calculating vertical edges using prewitt kerneledges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')
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编译组李世琛、余书敏
相关链接
https://www. yticsvidhy /blog/2019/08/3-techniques-extract-features-from-image-data-machine-learning-python/
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