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[人工智能]python读取图像的几种方式

python读取图像的几种方式

本文介绍几种基于python的图像读取方式:

  • 基于PIL库的图像读取、保存和显示
  • 基于opencv-python的图像读取、保存和显示
  • 基于matplotlib的图像读取、保存和显示
  • 基于scikit-image的图像读取、保存和显示
  • 基于imageio的图像读取、保存和显示

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

基于PIL库的图像读取、保存和显示

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

请添加图片描述

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

请添加图片描述

图像旋转

img.rotate(45)

请添加图片描述

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

请添加图片描述

基于opencv-python的图像读取、保存和显示

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()

基于matplotlib的图像读取、显示和保存

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。

基于scikit-image的图像读取、保存和显示

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()

基于imageio的图像读取、显示和保存

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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加:2021-09-26 10:10:08  更:2021-09-26 10:12:43 
 
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