Pillow、OpenCV基础语法，各种库(pil/cv/plt/torchvision)读取图片的区别

Pillow¹、OpenCV²

一、Pillow

PIL库最常用的类³：Image、ImageFilter、ImageEnhance

(1) Image类

1. 返回Image实例：im=Image.open()/Image.fromarray()/Image.new()，转成数组：np.asarray(im)
2. 实例常用属性：
   1. format(如png/jpg)
   2. size(宽度和高度组成的二元组，即水平和垂直方向上的像素数，像素值0为黑，255为白),width,height
   3. mode(图像的类型和像素的位宽，即[‘1’, ‘L’, ‘I’, ‘F’, ‘P’, ‘RGB’, ‘RGBA’, ‘CMYK’, ‘YCbCr’ ]和相应位宽，如’RGB’类型图像的每个像素占3×8位，‘P’类型图像的每个像素占8位且使用调色板映射到其他模式)
3. 实例(或Image类)常用方法：
   1. 保存图片：save()
   2. 裁切图片crop((x0,y0,x1,y1))：在原始图像中以左上角为坐标原点，x0是距离左边界的距离，y0是距离上边界的距离，x1是x0+要截的宽度，y1是y0+要截的高度
   3. 将一张图粘贴到另一张图像上：paste(image|color,box)(其中image,box的尺寸必须一样)
   4. 转换新模式：convert(mode)
   5. 缩放和旋转图像：resize, rotate(逆时旋转给定角度值)
   6. 分开、合并、混合图像：split(提取RGB图像的每个颜色通道分别作为Image对象)，Image.merge(mode,bands)(将各独立通道再合成一幅新的图像)，Image.blend(image1,image2, alpha)(alpha是透明度,合成公式为:out=image1(1-alpha)+image2 alpha,需保证两张图像的模式和大小是一致的)

   	im = Image.open('1.jpg')
   	r,b,g=im.split()
   	r.show()
   	im1 = Image.merge("RGB",(r,r,g))
   	im1.show()
   

   7. 处理图像中的每一个像素点：如im.point(lambda x :x if x>100 else 255)
   8. 获取图片每个通道名称的元组mode：getbands()
   9. 获取给定位置的像素值：pix=im.load(), pix[0, 0]或getpixel()
   10. list(im.getdata())依次为每一个像素点的R、G和B三个值组成的元组

   	im_arr = np.asarray(im)
   	im_dat = list(im.getdata())
   	# im.size:177(width)x140(height),
   	# im_arr.shape:(140, 177, 3)，即(H,W,C)。len(im_arr):140,即140行；len(a[0]:177,即每行177列；len(a[0][0]):3,即每行每列的位置是每一个像素(R,G,B)三元组的值。
   	# len(im_dat):24780,即177x140
   	# im_arr[0][0],im_dat [0],im.getpixel((0,0))分别为(array([111,  60,  47], dtype=uint8), (111, 60, 47), (111, 60, 47))
   	# 构造出类似im_arr的array数组来生成图片：Image.fromarray()，即 np.asarray(im)的逆操作。
   

   11. getextrema() 分别获取R/G/B三个通道的最小和最大值的2元组
   12. 创建图像的缩略图：thumbnail(size)
   13. 灰度图像的直方图(像素值0~255各自的个数)：histogram()，二值图像(模式为“1”)当作灰度图像(模式为“L”)处理，图像有多个通道(如模式为“RGB”)，所有通道的直方图会连接起来

   	for i, value in enumerate(im.histogram()):
       	print(i, value) # im为RGB三通道图片，则len为256*3=768
       # r,g,b=im.split()
       # im.histogram()[19] == r.histogram()[19]
       # im.histogram()[19+256] == g.histogram()[19]
       # im.histogram()[19+256+256] == b.histogram()[19]
   

   14. 查找和返回帧：seek(frame),tell()

   	im_gif = Image.open("a.gif")
   	im_gif.show() #当文件序列被打开时，PIL库自动指定到第0帧上
   	im_gif.seek(3) #在给定的文件序列中查找指定的帧
   	im_gif.show()
   	print(im_gif.tell()) #返回当前帧所处位置，从0开始计算，此处返回3
   

(2) ImageFilter类

选择预定义滤波器：ImageFilter.BLUR/CONTOUR/DETAIL/EDGE_ENHANCE/EDGE_ENHANCE_MORE/EMBOSS/FIND_EDGES/SMOOTH/SMOOTH_MORESHARPEN，进行滤波:filter()

	from PIL import ImageFilter                     
	blu = im.filter(ImageFilter.BLUR)                ##均值滤波
	con = im.filter(ImageFilter.CONTOUR)             ##找轮廓
	edge = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)         ##边缘检测

(3) ImageEnchance类

先选择待增强的属性：ImageEnchance.Color/Contrast/Brightness/Sharpness,再将属性的数值增强factor倍:enchance(factor)

	from PIL import ImageEnchance
	col_enchan = ImageEnhance.Color(im).enhance(10)      ##颜色增强10倍
	col_enchan = ImageEnhance.Brightness(im).enhance(10) ##亮度增强10倍

二、OpenCV

(1)读、显示、写图片

与PIL库的区别

	import cv2
	im=cv2.imread(r"0.jpg")  # (140, 177, 3)
	cv2.namedWindow('img',cv2.WINDOW_NORMAL)
	cv2.imshow('img',im)
	cv2.waitKey(2000)  # 2s后自动销毁
	cv2.destroyAllWindows()
	cv2.imwrite(r"1.png",im)

	# 类似from PIL import Image，import numpy as np
	im_pil = Image.open(r"0.jpg")
	im_arr = np.asarray(im_pil )  # (140, 177, 3)
	# cv2库得到的im和PIL库得到的im_arr都是ndarray数据，(140, 177, 3)，即(H,W,C)。
	# 但在C通道的三元组中，im_arr是(R,G,B)，而im是(B,G,R)
	# 显示图片时，分别是cv2.imshow(im)和im_pil .show()
	# 采用plt库时：import matplotlib.pyplot as plt
	plt.imshow(im_arr) #按(H,W,C)且C为(R,G,B)显示
	# 但不能plt.imshow(im)，不然就将原图RGB通道显示成了BGR通道图片，可以用plt.imshow(im[:,:,::-1])
	# im与im_pil的转换，如将：cv2的im(B,G,R)转成pil-np的im_arr(R,G,B)
	r, g, b = cv2.split(im)
	img_pil = cv2.merge([b,g,r]), plt.imshow(img_pil)

(2) 常用操作函数

1. add(加法改变颜色),addWeighted(融合获得透明效果),threshold(阈值处理),cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2GRAY)(亮度灰度化1、2),bitwise_and/or/xor/not(像素运算1、2、3)
2. 常用操作函数

(3) BGR与HSV模型

HSV模型⁴，
通过HSV空间对色调(Hue),饱和度(Saturation),明度(Value)进行调节⁵。

im_hsv = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV)
im_h[:,:,0] = im_hsv[:,:,0]+15 # 改变色调值会让图像整体改变颜色
im_s[:,:,1] = 0.5*colorless_hsv[:,:,1] # 减小饱和度会让图像损失鲜艳
im_v[:,:,2] = 0.5*darker_hsv[:,:,2] # 减小亮度会让图像变暗
im_bgr = cv2.cvtColor(im_h或im_s或im_v,cv2.COLOR_HSV2BGR)

三、opencv、matplotlib、pillow和pytorch读取数据的通道顺序

详细区别：

1. opencv(imread,imshow)：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道BGR。cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
2. matplotlib(imread,imshow)：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道RGB。
3. pillow(open,show)：自己的数据结构。可以np.array(img)转换成numpy数组：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道RGB。可以Image.fromarray(image)将numpy数组类型转化为pillow类型。
4. pythorch(torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader及torchvision.io.read_image)：ToTensor()到[0, 1]的torch数据，通道顺序nchw，颜色通道RGB，查看图片方法及ToPILImage。

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1. https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook ↩︎

2. https://docs.opencv.org/4.6.0/index.html ↩︎

3. https://blog.csdn.net/weixin_45627039/article/details/124114475 ↩︎

4. https://blog.csdn.net/qq_38179373/article/details/109168414 ↩︎

5. https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79961778 ↩︎