В этой статье я хотел бы разобрать различные способы преобразования изображений с помощью Python. Для примеров я решил взять несколько наиболее известных. В статье не будет ничего сложного, она ориентированна в основном на новичков.
Картинка для испытаний:

Вы наконец-то можете сделать кое-что со своим старым LCD монитором, который завалялся у Вас в гараже. Превратите его в шпионский монитор! Для всех вокруг он будет выглядеть просто белым экраном, но не для Вас, потому что у Вас будут специальные «волшебные» очки.

Всё что Вам нужно – это пара старых очков, нож для бумаги и растворитель для краски.

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Крошечная (2 килобайта в минифицированном виде) JavaScript-библиотека Piecon генерирует круговую диаграмму на месте фавикона. API предельно прост и состоит из трёх методов объекта Piecon.