大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
本文介绍几种基于python的图像读取方式:
安装方式基本使用pip
即可:
pip install pillow
pip install scikit-image
pip install matplotlib
pip install opencv-python
pip install numpy scipy scikit-learn
from PIL import Image
设置图片名字
img_path = './test.png'
用PIL的open
函数读取图片
img = Image.open(img_path)
读进来是一个Image对象
img
查看图片的mode
img.mode
'RGB'
用PIL函数convert
将彩色RGB图像转换为灰度图像
img_g = img.convert('L')
img_g.mode
'L'
img_g.save('./test_gray.png')
使用PIL库的crop
函数可对图像进行裁剪
img_c = img.crop((100,50,200,150))
img_c
图像旋转
img.rotate(45)
在图像上添加文字
from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype('/home/fsf/Fonts/ariali.ttf',size=24)
draw.text((10,5), "This is a picture of sunspot.", font=font)
del draw
img
import cv2
img = cv2.imread('./test.png')
使用cv2都进来是一个numpy矩阵,像素值介于0~255
,可以使用matplotlib进行展示
img.min(), img.max()
(0, 255)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('./test.png')
img.min(),img.max()
(0.0, 1.0)
像素值介于0~1
之间,可以使用如下方法进行展示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()
注意:matplotlib在进行imshow
时,可以进行不同程度的插值,当绘制图像很小时,这些方法比较有用,如上所示就是用了样条插值。
from skimage.io import imread, imsave, imshow
img = imread('./test.png')
这个和opencv-python类似,读取进来也是numpy矩阵,像素值介于0~255
之间
img.min(), img.max()
(0, 255)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()
import imageio
img = imageio.imread('./test.png')
img.min(), img.max()
(0, 255)
这个和opencv-python、scikit-image类似,读取进来也都是numpy矩阵,像素值介于0~255
之间
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()
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