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So vergleichen Sie Bilder in Python: Verwenden Sie zuerst [pylab.imread], um das Bild anzuzeigen; dann konvertieren Sie das Graustufenbild in das RGB-Bild das Bild.
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So vergleichen Sie Bilder in Python:
1. Bilder lesen.
pylab.im lesen und PIL.Image öffnen liest in RBG-Reihenfolge,
während cv2.imread in BGR-Reihenfolge liest, sollte bei gemischter Verwendung besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden
1 matplotlib.pylab
import pylab as plt import numpy as np img = plt.imread('examples.png') print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (<type 'numpy.ndarray'>, dtype('float32'), 0.0, 1.0) # matplotlib读取进来的图片是float,0-1
2 PIL.image.open
from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('examples.png') print(type(img), np.min(img), np.max(img)) img = np.array(img) # 将PIL格式图片转为numpy格式 print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>, 0, 255) # 注意,PIL是有自己的数据结构的,但是可以转换成numpy数组 (<type 'numpy.ndarray'>, dtype('uint8'), 0, 255) # 和用matplotlib读取不同,PIL和matlab相同,读进来图片和其存储在硬盘的样子是一样的,uint8,0-255
3 cv2 .imread
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('examples.png') # 默认是读入为彩色图,即使原图是灰度图也会复制成三个相同的通道变成彩色图 img_gray = cv2.imread('examples.png', 0) # 第二个参数为0的时候读入为灰度图,即使原图是彩色图也会转成灰度图 print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) print(img.shape) print(img_gray.shape) [out] (<type 'numpy.ndarray'>, dtype('uint8'), 0, 255) # opencv读进来的是numpy数组,类型是uint8,0-255 (824, 987, 3) # 彩色图3通道 (824, 987) # 灰度图单通道
import cv2 import pylab as plt from PIL import Image import numpy as np img_plt = plt.imread('examples.png') img_pil = Image.open('examples.png') img_cv = cv2.imread('examples.png') print(img_plt[125, 555, :]) print(np.array(img_pil)[125, 555, :] / 255.0) print(img_cv[125, 555, :] / 255.0) [out] [ 0.61176473 0.3764706 0.29019609] [ 0.61176471 0.37647059 0.29019608] [ 0.29019608 0.37647059 0.61176471] # opencv的是BGR顺序
2. Zeigen Sie das Bild an
1, matplotlib.pylab - plt.imshow
, diese Funktion zeigt tatsächlich ein RGB-Bild im Numpy-Array-Format an
import pylab as plt import numpy as np img = plt.imread('examples.png') plt.imshow(img) plt.show()
import pylab as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('examples.png') 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),matplotlib和matlab一样,如果是float类型的图像,范围是0-1才能正常imshow,如果是uint8图像,范围则需要是0-255 plt.show() plt.imshow(img_gray, cmap=plt.gray()) # 显示灰度图要设置cmap参数 plt.show() plt.imshow(Image.open('examples.png')) # 实际上plt.imshow可以直接显示PIL格式图像 plt.show()
import pylab as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('examples.png') plt.imshow(img[..., -1::-1]) # 因为opencv读取进来的是bgr顺序呢的,而imshow需要的是rgb顺序,因此需要先反过来 plt.show()
2 CV2-Anzeigebild
import cv2 image2=cv2.imread(r"test/aaa/0002/0002_0_1.jpg") cv2.imshow("1",image2) cv2.waitKey(0)
3. Graustufenbild - RGB-Bildkonvertierung
1 PIL.Image
from PIL import Image img = Image.open('examples.png') img_gray = img.convert('L') # RGB转换成灰度图像 img_rgb = img_gray.convert('RGB') # 灰度转RGB print(img) print(img_gray) print(img_rgb) [out] <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE04D0> <PIL.Image.Image image mode=L size=987x824 at 0x7FC2CCAE0990> <PIL.Image.Image image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE0250>
2 cv2 (Beachten Sie, dass opencv beim Lesen von Bildern Farbkanäle über Parameter konvertieren kann. Das Folgende ist eine andere Möglichkeit, dies zu erreichen)
import cv2 import pylab as plt img = cv2.imread('examples.png') 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) # 也可以灰度转RGB
4. Bilder speichern
1 PIL.image – Bilder im PIL-Format speichern
from PIL import Image 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
2 cv2.imwrite – Bilder im Numpy-Format speichern
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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