实现opencv、PIL、matplotlib对图像的保存、显示和其他操作
文章目录
- 一、opencv读取图像
-
- 1.读取图片
- 2. 转化格式
- 3.展示图片
- 4. 读取图片相关信息
- 5. 通道切分与合并
- 6. 调换通道顺序
- 7. 保存图片
- 二、matplotlib处理图像
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- 1. 读取和显示图片
- 三、PIL
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- 1.读取图片
- 2. 保存图像
- 3. 注意事项
- 总结
一、opencv读取图像
OpenCV是一个计算机视觉和机器学习软件库。
1.读取图片
一，图片基本操作
cv2.imread(filepath,flags)读入图片，注意：读取的通道顺序是BGR
import cv2
cv2.imread(path, flags)
参数意义：
- path: 指定路径
- flags: 指定图片加载方式
- cv2.IMREAD_COLOR:默认参数，读入彩色图片，不包括alpha通道
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰色图片
- cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入完整图片，包括alpha通道
2. 转化格式
- 彩色图像转灰色
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 彩色图像转灰色
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
3.展示图片
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0) # 设置为0表示任意键退出
cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口
4. 读取图片相关信息
img.shape # 因为读取的img是array格式，所有具有shape属性
type(img) # out: numpy.ndarray
img.size # 计算单个通道像素数量
img.dtype
5. 通道切分与合并
b,g,r=cv2.split(img) # 通道切分
img_new = cv2.merge((r,g,b)) # 通道合并
# 保留单通道信息
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0 # 只保留R通道顺序，cv2读取的格式是BGR
6. 调换通道顺序
img_new = img_new = img[:, :, [2, 1, 0]] # 利用切片可以调换任意通道顺序，BGR-->RGB
7. 保存图片
cv2.imwrite(path, img)
二、matplotlib处理图像
Matplotlib 是 Python 的绘图库， 它可与 NumPy 一起使用。
1. 读取和显示图片
import matplotlib.image as mpimg #读取图片
import matplotlib.pyplot as plt #显示图片
%matplotlib inline
image = mpimg.imread('./images/cat.png')
plt.title('cat')
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.xtick([]),plt.ytick([]) # 不显示刻度
plt.imshow(image)
plt.tight_layout() # 用于设置子图默认的间距
plt.show()
三、PIL
1.读取图片
from PIL import Image
img = Image.open('./Lena.png')
plt.imshow(img)
plt.show()
2. 保存图像
Image.save(filename, format)
3. 注意事项
如果读取的是灰度图像，则plt.imshow()需要加入’gray’，否则读取的是伪彩图像。
img = Image.open('./Lena.png') # 如果图像是灰度图像
plt.imshow(img，'gray')
plt.show()
总结
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了opencv、matplotlib，PIL处理图像的基本操作。