python3用PIL把图片转换为RGB图片
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2022-08-17
python实现读取并显示图片的两种方法
本篇文章主要介绍python实现读取并显示图片的两种方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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
importmatplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片
importmatplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片
importnumpy 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:
defrgb2gray(rgb):
returnnp.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
fromscipyimportmisc
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
fromscipyimportmisc
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
fromPILimportImage
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
fromPILimportImage
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:
importmatplotlib.image as mpimg
fromPILimportImage
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
fromPILimportImage
I=Image.open('lena.png')
I.show()
L=I.convert('L')
L.show()
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