Python でのさまざまな画像ライブラリの画像の読み取りと書き込み方法の簡単な紹介 (コード付き)

この記事では、Python でのさまざまな画像ライブラリの画像の読み取りと書き込みの方法を簡単に紹介します (コード付き)。一定の参考価値があります。必要な友人が参照できます。お役に立てれば幸いです。あなた。

現在、主流の画像ライブラリがいくつかあります:

1. OpenCV 2. PIL (ピロー) 3. matplotlib.image 4.skimage 5. scipy.misc

結論 :上記のイメージ ライブラリに比べて、OpenCV は間違いなく最も強力で成熟しています。

1.1 OpenCV 画像の読み込みと保存

import cv2
#读取图像 直接是numpy矩阵格式
img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片，1表示读入彩色图片
cv2.imshow('image',img) # 显示图像
print(img.shape)   # （height，width，channel）
print(img.size)    # 像素数量
print(img.dtype)   # 数据类型
print(img)         # 打印图像的numpy数组，3纬数组

#储存图像
# 当前目录储存
cv2.write(‘horse1.jpg',img)
# 自定义储存
cv2.write(‘/path_name/’ + str(image_name) + '.jpg',img)
          
cv2.waitKey()

1.2OpenCV 画像のグレー化処理

import cv2
#方法一
img = cv2.imread('horse.jpg',0) # 0表示读入灰色图片,或者使用cv2.IMREAD_GRATSCALE 替代0
cv2.imshow('gray image',img)

#方法二
img = cv2.imread('horse.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray image',gray_img)

print(gray_img.shape) # (height, width)
print(gray_img.size)  # 像素数量
print(gray_img)       # 打印图像的numpy数组，2维
cv2.waitKey()

1.3 OpenCV 行列形式の変換

## ＃なぜ？ ：OpenCV の行列形式 (高さ、幅、チャネル) -->> 深層学習行列の種類は (チャネル、高さ、幅)

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('horse.jpg',1)
cv2.imshow('image',img)
# 矩阵格式的变换
print(img.shape)
img = img.transpose(2,0,1) #变换函数 
print(img.shape)

# 矩阵扩展 (batch_size, channels, height, width) 预测单张图片的操作
# 加一列作为图片的个数
img = np.expand_dims(img, axis=0) #使用numpy函数
print(img.shape)

# 训练阶段构建batchdata_lst = []
loop:
    img = cv2.imread('xxx.jpg')
    data_lst.append(img)
data_arr = np.array(data_lst)

1.4 OpenCV 画像正規化 (データ正規化)

import cv2
# 为了减少计算量，需要把像素值0-255转换到0-1之间
img = cv2.imread('horse.jpg')
img = img.astype('float') / 255.0 # 先转化数据类型为float
print(img.dtype)
print(img)

1.5 OpenCV BRG から RGB

import cv2
img = cv2.imread('horse.jpg')
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转为RGB format
print(img)

1.6 OpenCV アクセス ピクセル

import cv2
img = cv2.imread('horse.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为Gray image
print(img[4,4])        # 3 channels
print(gray_img[4,4])   # 1 channel

1.7 OpenCV 関心領域クリッピング (ROI)

import cv2
img = cv2.imread('horse.jpg')
print(img.shape)
roi = img[0:437,0:400] # [y:height,x:width]

cv2.imshow('roi',roi)
cv2.waitKey()

2.1 PIL 画像の読み取りと保存

from PIL import Image
import numpy as np
#图像读取
img = Image.open('horse.jpg')
print(img.format) # 图片格式
print(img.size)   # (width,height)
print(img.mode)   # 图片通道类型

#将图像转化为矩阵格式
arr = np.array(img)
print(arr.shape)
print(arr.dtype)

#图像储存
new_img = Image.fromarray(arr)
new_img.save('test.jpg')

img.show()

2.2 PIL 画像のグレー化処理

#图像灰化处理
gray = Image.open('horse.jpg').convert('L')
gray_arr = np.array(gray)
print(gray_arr.shape) # (height,width)
print(gray_arr.dtype)
print(gray_arr)
gray.show()

2.3 PIL 対象領域の剪断

# 感兴趣区域剪切
img = Image.open('horse.jpg')
roi = img.crop((0,0,200,200)) # (左上x，左上y，右下x，右下y)
roi.show()

2.4 チャネル操作

# 通道处理
r,g,b = img.split() #分离
img = Image.merge("RGB",(b,g,r)) #合并
img = img.copy() #复制

3.1 Matplotlib の読み取りと保存画像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 图像读取为numpy数组格式
img = plt.imread('horse.jpg')

plt.axis('off') # 关闭刻度显示

print(img.shape) # (height, width, channel)
print(img.size) # 像素数量
print(img.dtype)

#储存图片
plt.savefig('./name.jpg')

figure = plt.figure(figsize=(20,10)) # 调整显示图片的大小

plt.imshow(img)
plt.show()

3.2 Matplotlib画像のグレー化処理

#图片灰化处理
# 平均值发
img_mean = img.mean(axis=2)
plt.imshow(img_mean,cmap='gray')
plt.show()

#最大值法
img_max = img.max(axis=-1)
plt.imshow(img_max,cmap='gray')
plt.show()

#RGB三原色法
gravity = np.array([0.299,0.587,0.114])
img_gravity = np.dot(img,gravity)
plt.imshow(img_gravity,cmap="gray")
plt.show()

4.1 skimage画像の読み取りと保存

from skimage import io
#读取图像numpy数组格式
img = io.imread('horse.jpg')
print(img.shape)
print(img.dtype)
print(img.size)
#print(img)
io.imshow(img)

#储存图像
io.imsave('test.jpg',img)

4.2 skimageのグレー化処理

#图像灰化处理并归一化
img = io.imread('horse.jpg',as_gray=True)
print(img.shape)
print(img.dtype) # 数据类型位float
print(img.size)
print(img)
io.imshow(img)
io.show()

5.1 scipy.misc 読み取りと画像の保存

#在1.2.0 之后统一用imageio模块
import imageio
import matplotlib.pyplot as plt
#读取图片为numpy数组
img = imageio.imread('horse.jpg')
print(img.dtype)
print(img.size)  # 像素数量
print(img.shape) #(height, width, channels)
plt.imshow(img)
plt.show()
print(img)
#储存图片
imageio.imsave('test.jpg',img)

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