基於python讀取影象的幾種方式彙總

2022-06-30 18:03:52

本文介紹幾種基於python的影象讀取方式：

基於PIL庫的影象讀取、儲存和顯示
基於opencv-python的影象讀取、儲存和顯示
基於matplotlib的影象讀取、儲存和顯示
基於scikit-image的影象讀取、儲存和顯示
基於imageio的影象讀取、儲存和顯示

安裝方式基本使用pip即可：

pip install pillow
pip install scikit-image
pip install matplotlib 
pip install opencv-python
pip install numpy scipy scikit-learn

基於PIL庫的影象讀取、儲存和顯示

from PIL import Image

設定圖片名字

img_path = './test.png'

用PIL的open函數讀取圖片

img = Image.open(img_path)

讀進來是一個Image物件

img

檢檢視片的mode

img.mode

'RGB'

用PIL函數convert將彩色RGB影象轉換為灰度影象

img_g = img.convert('L')

img_g.mode

'L'

img_g.save('./test_gray.png')

使用PIL庫的crop函數可對影象進行裁剪

img_c = img.crop((100,50,200,150))img_c

影象旋轉

img.rotate(45)

在影象上新增文字

from PIL import ImageDraw, ImageFont
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype('/home/fsf/Fonts/ariali.ttf',size=24)
draw.text((10,5), "This is a picture of sunspot.", font=font)
del draw
img

基於opencv-python的影象讀取、儲存和顯示

import cv2

img = cv2.imread('./test.png')

使用cv2都進來是一個numpy矩陣，畫素值介於0~255，可以使用matplotlib進行展示

img.min(), img.max()

(0, 255)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

基於matplotlib的影象讀取、顯示和儲存

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread('./test.png')

img.min(),img.max()

(0.0, 1.0)

畫素值介於0~1之間，可以使用如下方法進行展示

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()

注意：matplotlib在進行imshow時，可以進行不同程度的插值，當繪製影象很小時，這些方法比較有用，如上所示就是用了樣條插值。

基於scikit-image的影象讀取、儲存和顯示

from skimage.io import imread, imsave, imshow

img = imread('./test.png')

這個和opencv-python類似，讀取進來也是numpy矩陣，畫素值介於0~255之間

img.min(), img.max()

(0, 255)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()

基於imageio的影象讀取、顯示和儲存

import imageio

img = imageio.imread('./test.png')

img.min(), img.max()

(0, 255)

這個和opencv-python、scikit-image類似，讀取進來也都是numpy矩陣，畫素值介於0~255之間

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()

總結

到此這篇關於基於python讀取影象的幾種方式的文章就介紹到這了,更多相關python讀取影象內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！