数据科学中的图像、二进制与文本数据处理

# 数据科学中的图像、二进制与文本数据处理 在数据科学领域，我们常常需要处理各种类型的数据，包括图像、二进制序列化数据结构以及自定义文本格式的数据。下面将详细介绍这些数据的处理方法和相关技术。 ## 1. 图像数据处理 ### 1.1 Pillow 图像存储格式 在 Pillow 格式中，图像以 8 位无符号整数存储，而非 [0.0, 1.0] 范围内的浮点数。这种存储方式便于进行各种转换和归一化操作。例如，对于许多神经网络任务，首选的表示方式是将值以零为中心，标准差为 1。用于存储 Pillow 图像的数组是三维的，因为它不支持在同一对象中堆叠多个图像。 ### 1.2 通道操作 在处理图像数据之前，进行通道操作可能会很有用。以下是一个示例，我们将根据蓝色通道的值对图像进行掩码处理，然后选择性地将红色值置零： ```python # split the Confucius image into individual bands source = 仲尼.split() R, G, B = 0, 1, 2 # select regions where blue is less than 100 mask = source[B].point(lambda i: 255 if i < 100 else 0) source[R].paste(0, None, mask) im = Image.merge(仲尼.mode, source) ImageOps.scale(im, 0.5) ``` 这个操作的效果在彩色版本中，原本红色较浓的图像边缘会被绿色主导；在灰度版本中，边缘会变暗。 ### 1.3 颜色空间转换 将颜色空间从 RGB 转换为 HSL 可能对建模更有帮助。以下是转换的代码示例： ```R confucius.hsv <- RGBtoHSL(confucius) data <- as.data.frame(confucius.hsv) %>% as_tibble %>% # channels 1, 2, 3 (HSV) as factor mutate(cc = as.factor(cc)) data ``` 转换后，数据的单个值和空间形状都会发生变化，但除了轻微的舍入问题外，转换是无损的。通过按通道进行汇总可以说明这一点： ```R data %>% mutate(cc = recode( cc, '1'="Hue", '2'="Saturation", '3'="Value")) %>% group_by(cc) %>% summarize(Mean = mean(value), SD = sd(value)) ``` 汇总结果如下： | cc | Mean | SD | |--------------|----------|--------| | Hue | 34.5 | 59.1 | | Saturation | 0.448 | 0.219 | | Value | 0.521 | 0.192 | ### 1.4 图像元数据 摄影图像可能包含嵌入的元数据，如 Exchangeable Image File Format (Exif) 规定的元数据。这些元数据可以包含时间戳、经纬度等信息。以下是一个获取图像 Exif 元数据的函数： ```python from PIL.ExifTags import TAGS def get_exif(img): txtdata, bindata = dict(), dict() for tag_id in (exifdata := img.getexif()): # Lookup tag name from tag_id if available tag = TAGS.get(tag_id, tag_id) data = exifdata.get(tag_id) if isinstance(data, bytes): bindata[tag] = data else: txtdata[tag] = data return txtdata, bindata ``` 我们可以使用这个函数检查图像是否包含元数据： ```python get_exif(仲尼) # Zhòngní, i.e. Confucius ``` 结果显示该图像没有元数据。而另一张在明斯克拍摄的作者与列宁雕像的照片则包含 Exif 元数据： ```python dqm = Image.open('img/DQM-with-Lenin-Minsk.jpg') txtdata, bindata = get_exif(dqm) print(txtdata) ``` 元数据包含了许多摄影设置信息，如拍摄时间、相机型号等。 其中，部分二进制数据需要特殊处理。例如，`ExifVersion` 字段可以使用 ASCII 解码： ```python bindata['ExifVersion'].decode('ascii') ``` 对于 `ComponentsConfiguration` 字段，可以使用以下函数进行解码： ```python def components(cc): colors = {0: None, 1: 'Y', 2: 'Cb', 3: 'Cr', 4: 'R', 5: 'G', 6: 'B'} return [colors.get(c, 'reserved') for c in cc] components(bindata['ComponentsConfiguration']) ``` ## 2. 二进制序列化数据结构处理 ### 2.1 处理原则 在处理二进制数据时，建议优先使用现有的库。如果遇到不常见的格式，除非有持续的或对性能敏感的处理需求，否则应尽量利用现有的解析器。如果现有的工具只能在不适合用于主要数据科学工作的语言中使用，可以考虑将其作为导出到更易访问格式的工具。 ### 2.2 NumPy NPY 格式解析 我们以