使用matplotlib 、PIL 和opencv三种方法进行读取、保存、二值化、灰度化图片处理

使用matplotlib 、PIL 和opencv三种方法进行读取、保存、二值化、灰度化图片处理

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一、matplotlib

显示图片

# 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()

显示图片的第一个通道

# 2、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：
#方法一
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()

#方法二
img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
plt.show()

将 RGB 转为灰度图

#3、将 RGB 转为灰度图
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()

对图像进行放缩

#4、对图像进行放缩
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()

附上imresize的用法
功能：改变图像的大小。
用法：
B = imresize(A,m)
B = imresize(A,m,method)
B = imresize(A,[mrows ncols],method)
B = imresize(...,method,n)
B = imresize(...,method,h)

imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。
method的几种可选值：
'nearest'（默认值）最近邻插值
'bilinear'双线性插值
'bicubic'双三次插值
B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍
B = imresize(...,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器（h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器）。

保存 matplotlib 画出的图像

#5、保存 matplotlib 画出的图像
plt.savefig('lena_new_sz.png')

#5、将 array 保存为图像
from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

#5、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

显示图片

#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

保存 PIL 图片

#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')

将 numpy 数组转换为 PIL 图片

#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()

RGB 转换为灰度图、二值化图

#5、RGB 转换为灰度图、二值化图
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')   #转化为灰度图
L = I.convert('1')   #转化为二值化图
L.show()

#附:PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式，例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用 固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。

三、opencv

读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示

#1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示
import cv2
im = imread("./image.jpg")  #读取图片
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #转换了灰度化
cv2.axis("off")
cv2.title("Input Image")
cv2.imshow(im_gray, cmap="gray")  #显示图片
cv2.show()

固定阈值二值化

#2、固定阈值二值化
retval, im_at_fixed = cv2.threshold(im_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY) 
#将阈值设置为50，阈值类型为cv2.THRESH_BINARY，则灰度在大于50的像素其值将设置为255，其它像素设置为0
cv2.axis("off") 
cv2.title("Fixed Thresholding")
cv2.imshow(im_at_fixed, cmap = 'gray') 
cv2.show()



#附：固定阈值二值化处理利用cv2.threshold函数，此函数的原型为：
cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) -> retval, dst
其中:
1、src 为输入图像；
2、thresh 为阈值；
3、maxval 为输出图像的最大值；
4、type 为阈值的类型；
5、dst 为目标图像。


#附cv2.threshold函数的常用参数
1、cv2.THRESH_BINARY（黑白二值） 
2、cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转） 
3、cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值） 
4、cv2.THRESH_TOZERO 
5、cv2.THRESH_TOZERO_INV 

算术平法的自适应二值化

#3、算术平法的自适应二值化
im_at_mean = cv2.adaptiveThreshold(im_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 10)
#上面我们将b设置为5，常数设置为10。
cv2.axis("off")
cv2.title("Adaptive Thresholding with mean weighted average")
cv2.imshow(im_at_mean, cmap = 'gray') 
cv2.show()


#附：算术平均法的自适应二值化利用cv2.adaptiveThreshold实现，此函数的原型为：
cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst
其中:
1、src 为输入图像；
2、maxval 为输出图像的最大值；
3、adaptiveMethod 设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示利用算术均值法，设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示用高斯权重均值法；
4、thresholdType: 阈值的类型；
5、blockSize: b的值；
6、C 为从均值中减去的常数，用于得到阈值；
7、dst 为目标图像。

高斯加权均值法自适应二值化

#4、高斯加权均值法自适应二值化
im_at_mean = cv2.adaptiveThreshold(im_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 7)
cv2.axis("off")
cv2.title("Adaptive Thresholding with gaussian weighted average")
cv2.imshow(im_at_mean, cmap = 'gray') 
cv2.show()



#附：高斯加权均值法自适应二值化也是利用cv2.adaptiveThreshold， 此函数的原型与上述相同：
cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst
其中:
1、src 为输入图像；
2、maxval 为输出图像的最大值；
3、adaptiveMethod 设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示利用算术均值法，设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示用高斯权重均值法；
4、thresholdType: 阈值的类型；
5、blockSize: b的值；
6、C 为从均值中减去的常数，用于得到阈值；
7、dst 为目标图像。

保存图片

#5、保存图片
#直接用cv2.imwrite
import cv2
cv2.imwrite("./new_img.jpg", img)
cv2.imwrite("./new_img.jpg", img，[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5])
#第一个参数是保存的路径及文件名，第二个是图像矩阵。
#第三个参数针对特定的格式： 
#对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0-100的整数表示，默认为95。
#对于PNG，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3
#注意cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long，必须转换成int。

创建于复制图片

#6、创建于复制图片
#如果要创建图像，需要使用numpy的函数
#创建空的图片
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)

#复制原有的图片
emptyImage2 = img.copy(); 

#用cvtColor获得原图像的副本
emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
#emptyImage3[...]=0  
#后面的emptyImage3[...]=0是将其转成空白的黑色图像。