OpenCV—Python PyLibTiff_psd 图像基本操作以及图像格式转换

文章目录

一、图片读、写、显示、属性查看
- libtiff 包装器
- Python 模块
- opencv 模块
- PIL 模块
- 直接修改图片格式
- 大(分辨率大)图片缩小
- 与上面代码同效
二、PSD图像读取与保存

关于图像处理的模块常用的有 PIL，openCV等，不过应为要处理 tif 格式的图片，故特来写下这篇博客。
关于安装模块 libtiff
直接 pip install libtiff 安装模块，发现无法导入，显示“No module named libtiff” ，打开anaconda prompt 执行 conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。

直接下载模块安装：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意下载适配的python版本，与win系统

一、图片读、写、显示、属性查看

libtiff 包装器

from libtiff import TIFFtif = TIFF.open('filename.tif', mode='r')    #打开tiff文件进行读取
image = tif.read_image()                     #读取图像并作为numpy数组返回for image in tif.iter_images()               #读取TIFF文件中的所有图像tif = TIFF.open('filename.tif', mode='w')    #打开tiff文件进行写入
tif.write_image(image)                       #将图像写入tiff文件

Python 模块

from libtiff import TIFFfile, TIFFimagetif = TIFFfile('filename.tif')              #读取图片
samples, sample_names = tiff.get_samples()
tiff = TIFFimage(data, description='')tiff.write_file('filename.tif', compression='none') # or 'lzw'
del tiff                                            # 刷新（释放缓存）

opencv 模块

import cv2
cv2.imread("filename",flags)=====================其中：flags四种选择如下：==================
IMREAD_UNCHANGED = -1 #不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。
IMREAD_GRAYSCALE = 0 #转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为CV_8UC1。
IMREAD_COLOR = 1     #进行转化为RGB三通道图像，图像深度转为8位
IMREAD_ANYDEPTH = 2  #保持图像深度不变，进行转化为灰度图。
IMREAD_ANYCOLOR = 4  #若通道数小于等于3，则保持不变；若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位对于多通道TIFF图像，若要保证图像数据的正常读取，显然要选择IMREAD_UNCHANGED

PIL 模块

from PIL import Image
img0 = Image.open("D:/python_script/ffff/11lalala.jpg")
img1 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122.tif")
img2 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122_1.jpg")  #这张图片是直接修改上张图的后缀名print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img0.format,img0.size,img0.mode))
print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img1.format,img1.size,img1.mode))
print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img2.format,img2.size,img2.mode))输出：#说明直接修改图片后缀名，图片的编码格式并没有改变
图片格式:JPEG，图片大小:(245, 213)，图片模式:RGB
图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr
图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr

直接修改图片格式

import PIL.Image
import osdef convert(input_dir,output_dir):for filename in os.listdir(input_dir):path = input_dir+"/"+filenameprint("doing... ",path)PIL.Image.open(path).save(output_dir+"/"+filename[:-4]+".jpg")print ("%s has been changed!"%filename)if __name__ == '__main__':input_dir = "D:/classifier_data20181225/img1" output_dir = "D:/classifier_data20181225/img2"convert(input_dir,output_dir)

大(分辨率大)图片缩小

遇到分辨率大，图片文件大小并不大的文件，opencv打不开，此时用到了以下代码用来缩小图片。

若文件宽大于1200，（高度小于1800）以此宽度等比缩放
若文件高大于1800，（宽度小于1200）以此高度等比缩放

import os
from PIL import Image
import shutildef get_img(input_dir):img_path_list = []for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):for filename in filenames:img_path = root_path+"/"+filenameimg_path_list.append(img_path)print("img_path_list",img_path_list)return  img_path_listdef process_image(filename,output_dir, mwidth=1200, mheight=1800):image = Image.open(filename)w, h = image.sizeif w <= mwidth and h <= mheight:print(filename, 'is OK.')shutil.move(filename, output_dir+filename[-15:])returnif (1.0 * w / mwidth) > (1.0 * h / mheight):scale = 1.0 * w / mwidthnew_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)else:scale = 1.0 * h / mheightnew_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)new_im.save(output_dir+filename[-15:])new_im.close()if __name__ == '__main__':input_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize_1"output_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize/"img_path_list = get_img(input_dir)for filename in img_path_list:print("filename",filename)process_image(filename,output_dir)

与上面代码同效

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from PIL import Imageclass image_aspect():def __init__(self, image_file, aspect_width, aspect_height):self.img = Image.open(image_file)self.aspect_width = aspect_widthself.aspect_height = aspect_heightself.result_image = Nonedef change_aspect_rate(self):img_width = self.img.size[0]img_height = self.img.size[1]if (img_width / img_height) > (self.aspect_width / self.aspect_height):rate = self.aspect_width / img_widthelse:rate = self.aspect_height / img_heightrate = round(rate, 1)print(rate)self.img = self.img.resize((int(img_width * rate), int(img_height * rate)))return selfdef past_background(self):self.result_image = Image.new("RGB", [self.aspect_width, self.aspect_height], (0, 0, 0, 255))self.result_image.paste(self.img, (int((self.aspect_width - self.img.size[0]) / 2), int((self.aspect_height - self.img.size[1]) / 2)))return selfdef save_result(self, file_name):self.result_image.save(file_name)def get_img(input_dir):img_path_list = []for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):for filename in filenames:img_path = root_path+"/"+filenameimg_path_list.append(img_path)print("img_path_list",img_path_list)return  img_path_listif __name__ == '__main__':input_dir = "D:/classifier_data20181212/img"output_dir = "D:/classifier_data20181212/img2/"img_path_list = get_img(input_dir)for filename in img_path_list:print("filename",filename)image_aspect(filename, 1200, 1600)\.change_aspect_rate()\.past_background()\.save_result(output_dir+filename[-13:])

二、PSD图像读取与保存

from psd_tools import PSDImagepsd1 = PSDImage.load('200x800.ai.psd')
psd1.as_PIL().save('psd_image_to_detect1.png')

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