python实现读取并显示图片的两种方法

 更新时间:2017年01月13日 14:12:50   作者:邊城浪子  
本篇文章主要介绍python实现读取并显示图片的两种方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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脚本之家。

相关文章

  • Django中使用MySQL5.5的教程

    Django中使用MySQL5.5的教程

    这篇文章主要介绍了Django中使用MySQL5.5的教程,本文图文实例详解的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-12-12
  • python psutil库的使用示例

    python psutil库的使用示例

    这篇文章主要介绍了python psutil库的使用示例,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2021-03-03
  • django序列化serializers过程解析

    django序列化serializers过程解析

    这篇文章主要介绍了django序列化serializers过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-12-12
  • NumPy实现多维数组中的线性代数

    NumPy实现多维数组中的线性代数

    本文主要介绍了NumPy实现多维数组中的线性代数,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-07-07
  • Python绘制分类图的方法

    Python绘制分类图的方法

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python绘制分类图的方法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-04-04
  • Python 图像处理之颜色迁移(reinhard VS welsh)

    Python 图像处理之颜色迁移(reinhard VS welsh)

    这篇文章主要介绍了分别利用reinhard算法和welsh算法实现图像的颜色迁移,并对二者算法的效果进行了对比,感兴趣的小伙伴可以了解一下
    2021-12-12
  • 图解Python中的浅拷贝和深拷贝

    图解Python中的浅拷贝和深拷贝

    这篇文章主要介绍了图解Python中的浅拷贝和深拷贝,深拷贝,拷贝的程度深,自己新开辟了一块内存,将被拷贝内容全部拷贝过来了,浅拷贝,拷贝的程度浅,只拷贝原数据的首地址,然后通过原数据的首地址,去获取内容,需要的朋友可以参考下
    2023-11-11
  • Python中input()函数的用法实例小结

    Python中input()函数的用法实例小结

    我们编写的大部分程序,都需要读取输入并对其进行处理,而基本的输入操作是从键盘键入数据,Python从键盘键入数据,大多使用其内置的input()函数,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中input()函数用法的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-03-03
  • Python 异步如何使用等待有时间限制协程

    Python 异步如何使用等待有时间限制协程

    这篇文章主要为大家介绍了Python 异步如何使用等待有时间限制协程示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-03-03
  • Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

    Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则

    python的装饰器就是一种代码简洁的手段,在函数和方法有改动时,使得改动量最小。这篇文章给大家介绍了Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则,感兴趣的朋友一起看看吧
    2018-03-03

最新评论