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python 读取并显示图片的两种方法

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

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 nplena = 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

# 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:

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

from scipy import misclena_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。

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

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import miscmisc.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

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

 

 

二、PIL 

1. 显示图片

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

2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

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

from PIL import ImageI = 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:

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

 

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