Pythonでopencvを使用することに加えて、matplotlibやPILを使用して画像を操作することもできます。私は matpoltlib の構文が matlab に似ているため、matpoltlib を好みます。
1. matplotlib
1. 画像を表示します
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. 特定のチャンネルを表示します
# 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()
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()
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()
plt.imshow(lena_new_sz) plt.axis('off') plt.savefig('lena_new_sz.png')
from scipy import misc misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
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
from PIL import Image im = Image.open('lena.png') im.show()
ここで、画像配列を読み取るために matplotlib.image が使用されます。ここで読み取られる配列は、範囲が 0 ~ 1 の float32 型であるのに対し、PIL.Image データは uinit8 型であることに注意してください。 0 ~ 255 の範囲なので、変換が必要です:
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
from PIL import Image I = Image.open('lena.png') I.save('new_lena.png')