python 图片读取、添加等

一 opencv

import cv2 as cv
# load 
img = cv.imread(imagepath)
# shape=(height, width, channel)
h,w,c = img.shape
# show
cv.imshow('window_title', img)
# save
cv.imwrite(savepath, img)

二 matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np

# load
img = mpimg.imread('dog.jpg') 
# 此时 img 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
# height, width, channel=(360, 480, 3)
h,w,c = img.shape 

# show
plt.imshow(img) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()

# save
# 适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture
plt.savefig('fig_dog.png')

注：

（1）plt.imshow(image)中的图片的数据类型可以使np.array类型

         imshow()函数格式为：matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)

         X: 要绘制的图像或数组。

         cmap: 颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。

         其它可选的颜色图谱如下列表：

颜色图谱	描述
autumn	红-橙-黄
bone	黑-白，x线
cool	青-洋红
copper	黑-铜
flag	红-白-蓝-黑
gray	黑-白
hot	黑-红-黄-白
hsv	hsv颜色空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno	黑-红-黄
jet	蓝-青-黄-红
magma	黑-红-白
pink	黑-粉-白
plasma	绿-红-黄
prism	红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring	洋红-黄
summer	绿-黄
viridis	蓝-绿-黄
winter	蓝-绿

用的比较多的有gray,jet等，如：

plt.imshow(image,plt.cm.gray)

plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)

（2）mpimg 既提供了加载图像函数imread，又提供了保存图像函数imsave

（3） plt.savefig函数 可以将显示在fig中图像保存下来

 延伸：图像缩放显示

from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(img, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸
plt.imshow(img_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()

三  PIL

PIL加载显示图像有两种方法：

其一：调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片

from PIL import Image
# load
im = Image.open('cat.jpg')

# show
im.show()

"""
# 返回 image's size w,h = (480, 360)
w,h = img.size

# PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
type(img)

# 直接调用Image类的save方法
img.save('new_cat.png')
"""

其二：让程序来绘制图片

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('/home/wanghao/Pictures/001.jpg')
plt.figure("head")
plt.imshow(img)
plt.show()

总结一些绘制和显示图片常用的一些函数：

函数名	功能	调用格式
figure	创建一个显示窗口	plt.figure(num=1,figsize=(8,8)
imshow	绘制图片	plt.imshow(image)
show	显示窗口	plt.show()
subplot	划分子图	plt.subplot(2,2,1)
title	设置子图标题(与subplot结合使用）	plt.title('origin image')
axis	是否显示坐标尺	plt.axis('off')
subplots	创建带有多个子图的窗口	fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ravel	为每个子图设置变量	ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
set_title	设置子图标题（与axes结合使用）	ax0.set_title('first window')
tight_layout	自动调整子图显示布局	plt.tight_layout()

参考：https://blog.csdn.net/u010472607/article/details/78855816