Python 读取图，旋转，缩放（PIL, matplotlib）

2017-05-03 12:54 1133人阅读评论(0) 收藏举报

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python（20）

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运用skimage.transform进行图像处理后，发现像素数值在-1 与1 之间，然后减去数据RGB的均值（100左右），不可行。

1. PIL读取，旋转，缩放的操作

于是采用命令

[python] view plaincopy

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
img = Image.open('lena.png') # 读取的图像显示的<matplotlib.image.AxesImage object at 0x7f9f0c60f7f0>
img.show()
img.format
region = img.transpose(Image.ROTATE_180) #翻转
out = img.resize((128, 128)) # 改变大小
out1 = img.rotate(45) #旋转
plt.imshow(img) # 显示
mean=np.array([104., 117., 124.]) #均值
np.shape(img)
img1 -= mean
plt.imshow(img1)

2. PIL, matplotlib 读取图像的差别

[python] view plaincopy

import matplotlib.pyplot as plt
mport numpy as np
from PIL import Image
img = Image.open('lena.png') # 读取的图像显示的<matplotlib.image.AxesImage object at 0x7f9f0c60f7f0>
lena = mpimg.imread('lena.png') #直接显示像素的矩阵形式
#img 显示成矩阵形式的操作
img1 = np.array(img)

3.详细讲解转自http://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html

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()