不同方式对图像进行输入/输出和显示_心得技巧

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不同方式对图像进行输入/输出和显示

发布时间：2022-06-26 发布网站：脚本宝典

脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了不同方式对图像进行输入/输出和显示，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

（1）使用PIL读取、保存和显示图像

先安装pillow库，安装命令为 pip install pillow

常用的函数有：oPEn()，save()，show()以及convert()，分别对应读取图像，保存图像，显示图像和转换图像。

From PIL import Image, ImageFont, ImageDraw

im = Image.open('./images/a.jpg') # 打开图像
# width: 图像宽, height: 图像高, mode: 图像的模式(RGB,GRAY或者别的), format: 图片格式(jpeg,...)
PRint(im.width, im.height, im.mode, im.format, type(im)) 

im_gray = im.convert('L') # 将当前图像转换成灰度图
im_gray.save('./images/a_gray.jpg') #在指定路径保存图像

Image.open('./images/a_gray.jpg').show() # 在打开图像的同时显示图像

不同方式对图像进行输入/输出和显示

（2）使用Matlibplot读取、保存和显示图像

安装matplotlib：pip install matplotlib

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = mpimg.imread('./images/b.jpg')
# Shape: (h,w,c)-> 高，宽，通道数, dtype: 图像在内存中像素值的类型(unIT8,float32...), type(im): <class 'numpy.ndarray'>
print(im.shape, im.dtype, type(im))

plt.figure(figsize=(30, 30)) # figSize: 表示figure的大小
plt.imshow(im)
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像

# 将图像保存为较暗的图像
im1 = np.array(im)
im1.flags.writeable = True
im1[im1 < 100] = 0
plt.imshow(im1)
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.savefig('./images/b_dark.jpg') # 保存图像

_, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 10))ax1.imshow(im)ax2.imshow(im1)plt.tight_layout()plt.show()

不同方式对图像进行输入/输出和显示

使用matplotlib对图像进行插值：

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

im = mpimg.imread('./images/c.jpg')
methods = ['none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16', 'lanczos'] # [未插值，最近邻，双线性，双三次，16样条，兰索斯]
fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(15, 30), subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
fig.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.5)
for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods):
    ax.imshow(im, interpolation=interp_method)
    ax.set_title(str(interp_method), size=20)

plt.tight_layout()
plt.savefig('./images/c_inter.jpg')
plt.show()

不同方式对图像进行输入/输出和显示

（3）使用scikit-image读取保存和显示图像

　　安装scikit-image: pip install scikit-image

　　分别使用imread，imsave，imshow和show函数来执行操作。

from skimage.io import imread, imsave, imshow, show
from skimage import color
import matplotlib.pyplot as plt

im = imread("./images/b.jpg")
#(300, 541, 3) unit8 <class 'numpy.ndarray'>
print(im.shape, im.dtype, type(im))
hsv = color.rgb2hsv(im)
hsv[:, :, 1] = 0.5
im1 = color.hsv2rgb(hsv)
imsave('./images/b_hsv.jpg', im1)
im = imread("./images/b_hsv.jpg")
plt.axis('off'), imshow(im), show()