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matplotlib PIL cv2图片基本操作

分类: python 颜色:橙色 默认  字号: 阅读(723) | 评论(0)

相关包

  1. matplotlib
  2. PIL
  3. cv2
  4. numpy

读取图片

1 matplotlib.pylab

import pylab as plt
import numpy as np
img = plt.imread(examples.png)
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
[out]
(<type numpy.ndarray>, dtype(float32), 0.0, 1.0)    # matplotlib读取进来的图片是float,0-1

2 PIL.image.open


from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open(examples.png)
print(type(img), np.min(img), np.max(img))
img = np.array(img)     # 将PIL格式图片转为numpy格式
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
[out]
(<class PIL.PngImagePlugin.PngImageFile>, 0, 255)    # 注意,PIL是有自己的数据结构的,但是可以转换成numpy数组
(<type numpy.ndarray>, dtype(uint8), 0, 255)    # 和用matplotlib读取不同,PIL和matlab相同,读进来图片和其存储在硬盘的样子是一样的,uint8,0-255

3 cv2.imread

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(examples.png)    # 默认是读入为彩色图,即使原图是灰度图也会复制成三个相同的通道变成彩色图
img_gray = cv2.imread(examples.png, 0)    # 第二个参数为0的时候读入为灰度图,即使原图是彩色图也会转成灰度图
print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img))
print(img.shape)
print(img_gray.shape)
[out]
(<type numpy.ndarray>, dtype(uint8), 0, 255)    # opencv读进来的是numpy数组,类型是uint8,0-255
(824, 987, 3)    # 彩色图3通道
(824, 987)    # 灰度图单通道

注意,pylab.imread和PIL.Image.open读入的都是RBG顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序,混合使用的时候要特备注意

import cv2
import pylab as plt
from PIL import Image
import numpy as np
img_plt = plt.imread(examples.png)
img_pil = Image.open(examples.png)
img_cv = cv2.imread(examples.png)
print(img_plt[125, 555, :])
print(np.array(img_pil)[125, 555, :] / 255.0)
print(img_cv[125, 555, :] / 255.0)
[out]
[ 0.61176473  0.3764706   0.29019609]
[ 0.61176471  0.37647059  0.29019608]
[ 0.29019608  0.37647059  0.61176471]    # opencv的是BGR顺序

显示图片

1 matplotlib.pylab - plt.imshow,这个函数的实际上就是将一个numpy数组格式的RGB图像显示出来

import pylab as plt
import numpy as np
img = plt.imread(examples.png)
plt.imshow(img) 
plt.show()
import pylab as plt
from PIL import Image
import numpy as np
img = Image.open(examples.png)
img_gray = img.convert(L)    #转换成灰度图像
img = np.array(img)
img_gray = np.array(img_gray)
plt.imshow(img)    # or plt.imshow(img / 255.0),matplotlib和matlab一样,如果是float类型的图像,范围是0-1才能正常imshow,如果是uint8图像,范围则需要是0-255
plt.show()
plt.imshow(img_gray, cmap=plt.gray())    # 显示灰度图要设置cmap参数
plt.show()
plt.imshow(Image.open(examples.png))    # 实际上plt.imshow可以直接显示PIL格式图像
plt.show()   
import pylab as plt
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(examples.png)
plt.imshow(img[..., -1::-1])    # 因为opencv读取进来的是bgr顺序呢的,而imshow需要的是rgb顺序,因此需要先反过来
plt.show()

灰度图-RGB图相互转换

1 PIL.Image

from PIL import Image
img = Image.open(examples.png)
img_gray = img.convert(L)    # RGB转换成灰度图像
img_rgb = img_gray.convert(RGB) # 灰度转RGB
print(img)
print(img_gray)
print(img_rgb)

[out]
<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE04D0>
<PIL.Image.Image image mode=L size=987x824 at 0x7FC2CCAE0990>
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE0250>

2 cv2(注意,opencv在读入图片的时候就可以通过参数实现颜色通道的转换,下面是用别的方式实现)

import cv2
import pylab as plt
img = cv2.imread(examples.png)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # BGR转灰度
img_bgr = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)    # 灰度转BRG
img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)    # 也可以灰度转RGB

保存图片

1 PIL.image - 保存PIL格式的图片

from PIL import Image
img = Image.open(examples.png)
img.save(examples2.png)
img_gray = img.convert(L)
img_gray.save(examples_gray.png)    # 不管是灰度还是彩色,直接用save函数保存就可以,但注意,只有PIL格式的图片能够用save函数

2 cv2.imwrite - 保存numpy格式的图片

import cv2
img = cv2.imread(examples.png)    # 这是BGR图片
cv2.imwrite(examples2.png, img)    # 这里也应该用BGR图片保存,这里要非常注意,因为用pylab或PIL读入的图片都是RGB的,如果要用opencv存图片就必须做一个转换
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite(examples_gray.png, img_gray)



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