• python 用PIL Matplotlib处理图像的基本操作


    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

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    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
     
    lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理
    lena.shape #(512, 512, 3)
     
    plt.imshow(lena) # 显示图片
    plt.axis('off') # 不显示坐标轴
    plt.show()

    2. 显示某个通道

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    # 显示图片的第一个通道
    lena_1 = lena[:,:,0]
    plt.imshow('lena_1')
    plt.show()
    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:
    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
    plt.show()
     
    img = plt.imshow('lena_1')
    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
    plt.show()

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

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    def rgb2gray(rgb):
      return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
     
    gray = rgb2gray(lena) 
    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
    plt.axis('off')
    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

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    from scipy import misc
    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 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(lena_new_sz)
    plt.axis('off')
    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

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    plt.imshow(lena_new_sz)
    plt.axis('off')
    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

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    from scipy import misc
    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

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    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

    二、PIL

    1. 显示图片

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    from PIL import Image
    im = Image.open('lena.png')
    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

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    im_array = np.array(im)
    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

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    from PIL import Image
    I = Image.open('lena.png')
    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

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    import matplotlib.image as mpimg
    from PIL import Image
    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1
    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
    im.show()

    5. RGB 转换为灰度图

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    from PIL import Image
    I = Image.open('lena.png')
    I.show()
    L = I.convert('L')
    L.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/8548202.html
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