发布于 2017-02-14 10:44:54 | 617 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
Python编程语言
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。
一、matplotlib
1. 显示图片
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. 显示某个通道
# 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. 将 RGB 转为灰度图
matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：
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()
4. 对图像进行放缩
这里要用到 scipy
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()
5. 保存图像
5.1 保存 matplotlib 画出的图像
该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')5.2 将 array 保存为图像
from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)5.3 直接保存 array
读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失
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. 显示图片
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
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. 保存 PIL 图片
直接调用 Image 类的 save 方法
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片
这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：
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()5. RGB 转换为灰度图
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持PHPERZ。