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python實現(xiàn)讀取并顯示圖片的兩種方法

 更新時間：2017年01月13日 14:12:50   作者：邊城浪子  
本篇文章主要介紹python實現(xiàn)讀取并顯示圖片的兩種方法，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個庫操作圖片。本人偏愛 matpoltlib，因為它的語法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 顯示圖片

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片
import numpy as np

lena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png
# 此時 lena 就已經(jīng)是一個 np.array 了，可以對它進行任意處理
lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 顯示圖片
plt.axis('off') # 不顯示坐標軸
plt.show()

2. 顯示某個通道

# 顯示圖片的第一個通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此時會發(fā)現(xiàn)顯示的是熱量圖，不是我們預想的灰度圖，可以添加 cmap 參數(shù)，有如下幾種添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是熱量圖
plt.show()

3. 將 RGB 轉為灰度圖

matplotlib 中沒有合適的函數(shù)可以將 RGB 圖轉換為灰度圖，可以根據(jù)公式自定義一個：

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. 對圖像進行放縮

這里要用到 scipy

from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二個參數(shù)如果是整數(shù)，則為百分比，如果是tuple，則為輸出圖像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()

5. 保存圖像

5.1 保存 matplotlib 畫出的圖像

該方法適用于保存任何 matplotlib 畫出的圖像，相當于一個 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 將 array 保存為圖像

from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array

讀取之后還是可以按照前面顯示數(shù)組的方法對圖像進行顯示，這種方法完全不會對圖像質(zhì)量造成損失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 會在保存的名字后面自動加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 讀取前面保存的數(shù)組

二、PIL

1. 顯示圖片

from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()

2. 將 PIL Image 圖片轉換為 numpy 數(shù)組

im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 區(qū)別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝

3. 保存 PIL 圖片

直接調(diào)用 Image 類的 save 方法

from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')

4. 將 numpy 數(shù)組轉換為 PIL 圖片

這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數(shù)組，注意這里讀入的數(shù)組是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數(shù)據(jù)是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進行轉換：

import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數(shù)據(jù)是 float32 型的，范圍是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()

5. RGB 轉換為灰度圖

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內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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