python图像库_Python常用图像处理库整理
1. 库简介
深度学习领域,对视频图片样本的处理占了很大一部分比重。
而Python环境下的图像处理库种类较多,无论是精度,速度等方面都有不同的差异,这里予以总结。
Python环境下,相关的包有:
Numpy:主要作为图像数据的中转
Skimage:速度较慢,主要是caffe测试的时候默认的caffe.io.load使用,不建议使用(Skimage,读取RGB,通道HWC,范围[0,1])
主要的图像处理包:
CV2:opencv的python版本,应用较广
PIL:Python自带的图像处理库,但功能较简单
Pillow: 出发点在于PIL只支持python2.7,添加了一些新特性
Pillow-SIMD:Pillow增强版本,约有5倍的增益,比CV2还要快;安装方法:
$ pip uninstall
pillow
$ CC="cc
-mavx2" pip install -U --force-reinstall pillow-simd
Matplotlib:一般使用matplot.pyplot方法进行画图;
2. 平台需求
Caffe需要的图像格式是BGR,通道类型是CHW,范围[0,255];
后续的深度学习平台例如Pytorch需要的图像格式是RGB,通道类型CHW,范围[0,1];
(注:平台通道类型的要求CHW实际上是CUDA高效运算的需求,NCHW)
3. 常用库Numpy
Numpy对多维矩阵A的操作一般有:
A.shape #HWC
type(A) #numpy.array
A.dtype() #uint8,
float…
np.min(A), np.max(A) #最值
CV2
读取BGR,通道HWC,范围[0,255] ,类型uint8; 图像类型numpy.ndarray;
PIL,Pillow, Pillow-SIMD
读取RGB,通道HWC,范围[0,255],类型uint8;图像类型PngImageFile (np.array, Image.fromarray直接与numpy互相转换)
有.mode方法---rgb信息
Matplotlib
读取RGB,通道HWC,范围[0,1] ,类型float;图像类型numpy.ndarray
Skimage
读取RGB,通道HWC,范围[0,255],类型uint8;图像类型numpy.ndarray
有.mode方法---rgb信息
比较特殊,读取的时候image= io.imread('test.jpg',as_grey=False);
彩图是uint8,[0,255];灰度图float,[0,1];
彩图resize变成float,[0,1];
较混乱,不适用。。。
4. 读取CV2
#默认读取为三通道彩图,可通过参数更改为单通道灰度图
img = cv2.imread('examples.png')
img_gray = cv2.imread('examples.png', 0)
PIL,Pillow, Pillow-SIMD
img = Image.open('examples.png')
Matplotlib
img = plt.imread('examples.png')
5. 显示
Matplotlib最主要目的是用来绘图:
将numpy数组格式的RGB图像显示;
float类型的图像,范围0-1;如果是uint8图像,范围是0-255;
Matplotlib
img = plt.imread('examples.png')
plt.imshow(img)
plt.show()
CV2
img = cv2.imread('examples.png')
plt.imshow(img[..., -1::-1]) # 因为opencv读取进来的是bgr顺序,而imshow需要的是rgb顺序,因此需要先反过来,也可以plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.show()
PIL
#可直接打开
plt.imshow(Image.open('examples.png')) # 实际上plt.imshow可以直接显示PIL格式图像
plt.show()
#转换为需要的numpy格式打开
img_gray = img.convert('L') #转换成灰度图像
img = np.array(img)
img_gray = np.array(img_gray)
plt.imshow(img) # or plt.imshow(img / 255.0)5
plt.show()
plt.imshow(img_gray, cmap=plt.gray()) # 显示灰度图要设置cmap参数
plt.show()
6. 转换
主要是通过numpy的transpose操作,修正RGB,BGR;
例如:
a是rgb图像,那么
a[::-1],a[:,::-1],a[:,:,::-1]分别是X轴的镜像,Y轴的镜像,BGR转换为RGB;
opencv相关图像操作;
img_gray = cv2.cvtColor(img,
cv2.COLOR_BGR2GRAY) # BGR转灰度
img_bgr = cv2.cvtColor(img_gray,
cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 灰度转BRG
img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray,
cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 灰度转RGB
b,g,r = cv2.split(img) #bgr图像分离三个通道
img2 = cv2.merge([r,g,b]) #merge成rgb图像
PIL相关图像操作:
img = Image.open('examples.png')
img_gray = image.convert(‘L’)
img_color = img_gray.convert(‘RGB’)
PIL与numpy格式转换操作:
numpy.asarray()
Image.fromarray()
如果是pil转opencv,记得需要通过copy命令得到的才可以进行cv2操作,不然会有bug。切忌
PIL类型,尺寸信息,通过.size方法,得到WH;
Numpy类型,通过shape方法,得到HWC
注:如果是PIL自己的类型,得到尺寸信息要使用.size方法
print image.size #width height
同样进行resize操作,顺序也是wh;
img2_resize = img2.resize((960,540))
img2_resize.save('test1.jpg')
而如果使用cv2操作,顺序也是wh;
img3_resize = cv2.resize(img3, (960,540))
cv2.imwrite('test2.jpg', img3_resize)
但如果放在numpy里面,调用shape方法,得到的是HWC;
7. 保存PIL
#直接save方法
img = Image.open('examples.png')
img.save('examples2.png')
img_gray = img.convert('L')
img_gray.save('examples_gray.png') # 不管是灰度还是彩色,直接用save函数保存就可以,但注意,只有PIL格式的图片能够用save函数
CV2
#cv2.imwrite
import cv2
img = cv2.imread('examples.png') # 这是BGR图片
cv2.imwrite('examples2.png', img) # 这里也应该用BGR图片保存,这里要非常注意,因为用pylab或PIL读入的图片都是RGB的,如果要用opencv存图片就必须做一个转换
img_gray = cv2.cvtColor(img,
cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('examples_gray.png', img_gray)
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