在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個函式庫操作圖片。本人偏愛 matpoltlib，因為它的語法更像 matlab。
一、matplotlib
1. 顯示圖片
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. 顯示某個通道
# 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. 將RGB 轉為灰階圖
mat度圖，可以根據公式自訂一個：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()
任何matplotlib 畫出的圖像，相當於一個screencapture。
plt.imshow(lena_new_sz) plt.axis('off') plt.savefig('lena_new_sz.png')
5.2 將array 保存為圖像
from scipy import misc misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
5.3 直接保存array
讀取之後還是可以按照前面顯示數組的方法對圖像進行顯示，這種方法完全不會對圖像質量造成損失
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
二、 PIL
1. 顯示圖片
from PIL import Image im = Image.open('lena.png') im.show()
2. 將PIL Image 圖片轉換為numpy 陣列
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. 儲存PIL 圖片
直接呼叫Image 類別的save 方法
這裡採用matplotlib.image 讀入圖片數組，注意這裡讀入的數組是float32 型的，範圍是0-1，而PIL.Image 資料是uinit8 型的，範圍是0-255，所以要轉換：
from PIL import Image I = Image.open('lena.png') I.save('new_lena.png')
5. RGB 轉換為灰階圖
import matplotlib.image as mpimg from PIL import Image lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1 im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255)) im.show()
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支PHP中文網。
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