图片信息获取
from skimage import io, data img = data.chelsea() io.imshow(img) print(type(img)) #显示类型 print(img.shape) #显示尺寸 print(img.shape[0]) #图片高度 print(img.shape[1]) #图片宽度 print(img.shape[2]) #图片通道数 print(img.size) #显示总像素个数 print(img.max()) #最大像素值 print(img.min()) #最小像素值 print(img.mean()) #像素平均值 print(img[0][0])#图像的像素值
从外部读取照片
读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径。
显示图片使用skimage.io.imshow(arr)函数,带一个参数,表示需要显示的arr数组(读取的图片以numpy数组形式计算)。
from skimage import io img=io.imread('d:/dog.jpg') io.imshow(img)
读取单张灰度图片,使用skimage.io.imread(fname,as_grey=True)函数,第一个参数为图片路径,第二个参数为as_grey, bool型值,默认为False
from skimage import io img=io.imread('d:/dog.jpg',as_grey=True) io.imshow(img)
程序自带图片
skimage程序自带了一些示例图片,如果我们不想从外部读取图片,就可以直接使用这些示例图片:
astronaut 航员图片 coffee 一杯咖啡图片 lena lena美女图片 camera 拿相机的人图片 coins 硬币图片 moon 月亮图片 checkerboard 棋盘图片 horse 马图片 page 书页图片 chelsea 小猫图片 hubble_deep_field 星空图片 text 文字图片 clock 时钟图片 immunohistochemistry 结肠图片
显示这些图片可用如下代码,不带任何参数
from skimage import io, data img=data.lena() io.imshow(img)
图片名对应的就是函数名,如camera图片对应的函数名为camera(). 这些示例图片存放在skimage的安装目录下面,路径名称为data_dir,我们可以将这个路径打印出来看看
from skimage import data_dir print(data_dir)
保存图片
使用io模块的imsave(fname,arr)函数来实现。第一个参数表示保存的路径和名称,第二个参数表示需要保存的数组变量。
from skimage import io,data img=data.chelsea() io.imshow(img) io.imsave('d:/cat.jpg',img)
保存图片的同时也起到了转换格式的作用。如果读取时图片格式为jpg图片,保存为png格式,则将图片从jpg图片转换为png图片并保存。
图片形变与缩放——transform
图像的形变与缩放,使用的是skimage的transform模块,函数比较多,功能齐全。
1、改变图片尺寸resize
函数格式为:
skimage.transform.resize(image, output_shape)
image: 需要改变尺寸的图片
output_shape: 新的图片尺寸
from skimage import transform,data import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() dst=transform.resize(img, (80, 60)) plt.figure('resize') plt.subplot(121) plt.title('before resize') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(122) plt.title('before resize') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.show()
将camera图片由原来的512x512大小,变成了80x60大小。
2、按比例缩放rescale
函数格式为:
skimage.transform.rescale(image, scale[, ...])
scale参数可以是单个float数,表示缩放的倍数,也可以是一个float型的tuple,如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放
from skimage import transform,data img = data.camera() print(img.shape) #图片原始大小 print(transform.rescale(img, 0.1).shape) #缩小为原来图片大小的0.1 print(transform.rescale(img, [0.5,0.25]).shape) #缩小为原来图片行数一半,列数四分之一 print(transform.rescale(img, 2).shape) #放大为原来图片大小的2倍
结果为:
(512, 512) (51, 51) (256, 128) (1024, 1024)
3、旋转 rotate