在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個庫操作圖片，本人偏愛 matpoltlib，因為它的語法更像 matlab，
一、matplotlib
1. 顯示圖片
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import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片
import numpy as np
lena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png
# 此時 lena 就已經是一個 np.array 了，可以對它進行任意處理
lena.shape #(512, 512, 3)
plt.imshow(lena) # 顯示圖片
plt.axis('off') # 不顯示坐標軸
plt.show()
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2. 顯示某個通道
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# 顯示圖片的第一個通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此時會發現顯示的是熱量圖，不是我們預想的灰度圖，可以添加 cmap 引數，有如下幾種添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()
img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是熱量圖
plt.show()
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3. 將 RGB 轉為灰度圖
matplotlib 中沒有合適的函式可以將 RGB 圖轉換為灰度圖，可以根據公式自定義一個：
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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()
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4. 對影像進行放縮
這里要用到 scipy
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from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二個引數如果是整數，則為百分比，如果是tuple，則為輸出影像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()
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5. 保存影像
5.1 保存 matplotlib 畫出的影像
該方法適用于保存任何 matplotlib 畫出的影像，相當于一個 screencapture，
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plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')
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5.2 將 array 保存為影像
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from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
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5.3 直接保存 array
讀取之后還是可以按照前面顯示陣列的方法對影像進行顯示，這種方法完全不會對影像質量造成損失
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np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 會在保存的名字后面自動加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 讀取前面保存的陣列
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二、PIL
1. 顯示圖片
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from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
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2. 將 PIL Image 圖片轉換為 numpy 陣列
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im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 區別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝
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3. 保存 PIL 圖片
直接呼叫 Image 類的 save 方法
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from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
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4. 將 numpy 陣列轉換為 PIL 圖片
這里采用 matplotlib.image 讀入圖片陣列，注意這里讀入的陣列是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 資料是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進行轉換：
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import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的資料是 float32 型的，范圍是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()
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5. RGB 轉換為灰度圖
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from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
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以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助
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標籤：Python
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