Pythonで画像間の違いを比較する方法

Python で画像を比較する方法: 最初に [pylab.imread] を使用して画像を読み取り、次に [matplotlib.pylab - plt.imshow] を使用して画像を表示し、次にグレースケール画像を RGB 画像に変換します。 ; そして最後に保存します 写真だけで十分です。

【関連する学習の推奨事項: Python チュートリアル ]

Python で画像を比較する方法:

1. 画像を読み取ります

pylab.imread と PIL.Image.open は両方の RBG 順序を読み取ります。

## と cv2.imread は BGR 順序で読み取られますが、

1 matplotlib.pylab

import pylab as plt
import numpy as np
img = plt.imread('examples.png')
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
[out]
(<type &#39;numpy.ndarray&#39;>, dtype(&#39;float32&#39;), 0.0, 1.0)    # matplotlib读取进来的图片是float，0-1

2 PIL.image.open

from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open('examples.png')
print(type(img), np.min(img), np.max(img))
img = np.array(img)     # 将PIL格式图片转为numpy格式
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
[out]
(<class &#39;PIL.PngImagePlugin.PngImageFile&#39;>, 0, 255)    # 注意，PIL是有自己的数据结构的，但是可以转换成numpy数组
(<type &#39;numpy.ndarray&#39;>, dtype(&#39;uint8&#39;), 0, 255)    # 和用matplotlib读取不同，PIL和matlab相同，读进来图片和其存储在硬盘的样子是一样的，uint8，0-255

# を混合して使用する場合は特別な注意を払う必要があります。 ##3 cv2.imread

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('examples.png')    # 默认是读入为彩色图，即使原图是灰度图也会复制成三个相同的通道变成彩色图
img_gray = cv2.imread('examples.png', 0)    # 第二个参数为0的时候读入为灰度图，即使原图是彩色图也会转成灰度图
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
print(img.shape)
print(img_gray.shape)
[out]
(<type &#39;numpy.ndarray&#39;>, dtype(&#39;uint8&#39;), 0, 255)    # opencv读进来的是numpy数组，类型是uint8，0-255
(824, 987, 3)    # 彩色图3通道
(824, 987)    # 灰度图单通道

import cv2
import pylab as plt
from PIL import Image
import numpy as np
img_plt = plt.imread('examples.png')
img_pil = Image.open('examples.png')
img_cv = cv2.imread('examples.png')
print(img_plt[125, 555, :])
print(np.array(img_pil)[125, 555, :] / 255.0)
print(img_cv[125, 555, :] / 255.0)
[out]
[ 0.61176473  0.3764706   0.29019609]
[ 0.61176471  0.37647059  0.29019608]
[ 0.29019608  0.37647059  0.61176471]    # opencv的是BGR顺序

2. 画像を表示

1,

matplotlib.pylab - plt.imshow

、この関数は実際にnumpy 配列形式の RGB 画像<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import pylab as plt import numpy as np img = plt.imread(&amp;#39;examples.png&amp;#39;) plt.imshow(img) plt.show()</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import pylab as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open(&amp;#39;examples.png&amp;#39;) img_gray = img.convert(&amp;#39;L&amp;#39;) #转换成灰度图像 img = np.array(img) img_gray = np.array(img_gray) plt.imshow(img) # or plt.imshow(img / 255.0)，matplotlib和matlab一样，如果是float类型的图像，范围是0-1才能正常imshow，如果是uint8图像，范围则需要是0-255 plt.show() plt.imshow(img_gray, cmap=plt.gray()) # 显示灰度图要设置cmap参数 plt.show() plt.imshow(Image.open(&amp;#39;examples.png&amp;#39;)) # 实际上plt.imshow可以直接显示PIL格式图像 plt.show()</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import pylab as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(&amp;#39;examples.png&amp;#39;) plt.imshow(img[..., -1::-1]) # 因为opencv读取进来的是bgr顺序呢的，而imshow需要的是rgb顺序，因此需要先反过来 plt.show()</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>2 cv2 表示画像

import cv2
image2=cv2.imread(r"test/aaa/0002/0002_0_1.jpg")
cv2.imshow("1",image2)
cv2.waitKey(0)

3. グレースケール画像 - RGB 画像変換

1 PIL.Image

from PIL import Image
img = Image.open('examples.png')
img_gray = img.convert('L')    # RGB转换成灰度图像
img_rgb = img_gray.convert('RGB') # 灰度转RGB
print(img)
print(img_gray)
print(img_rgb)
[out]
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE04D0>
<PIL.Image.Image image mode=L size=987x824 at 0x7FC2CCAE0990>
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE0250>

2 cv2 (opencv は画像の読み取り時にパラメーターを通じてカラー チャネルを変換できることに注意してください。以下は他の方法で実装されています)

import cv2
import pylab as plt
img = cv2.imread('examples.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # BGR转灰度
img_bgr = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)    # 灰度转BRG
img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)    # 也可以灰度转RGB

4. 画像の保存

#1 PIL.image - 画像を PIL 形式で保存します

from PIL import Image
img = Image.open('examples.png')
img.save('examples2.png')
img_gray = img.convert('L')
img_gray.save('examples_gray.png')    # 不管是灰度还是彩色，直接用save函数保存就可以，但注意，只有PIL格式的图片能够用save函数

2 cv2.imwrite - 画像を numpy 形式で保存します

import cv2
img = cv2.imread('examples.png')    # 这是BGR图片
cv2.imwrite('examples2.png', img)    # 这里也应该用BGR图片保存，这里要非常注意，因为用pylab或PIL读入的图片都是RGB的，如果要用opencv存图片就必须做一个转换
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('examples_gray.png', img_gray)

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