numpy、cv2、matplotlib、PIL如何读取显示保存图片

2019-08-06 06:18:01 Python

numpy、cv2、matplotlib、PIL操作图片基本操作：图片读取、图片显示、图片保存等

图片读取

matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = plt.imread('test.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

PIL

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('test.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)    
(<type 'numpy.ndarray'>, dtype('uint8'), 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

cv2

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.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('test.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) 
(824, 987, 3)    # 彩色图3通道
(824, 987)    # 灰度图单通道

opencv读进来的是numpy数组，类型是uint8，0-255 注意，pylab.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序，而cv2.imread读入的是BGR顺序，混合使用的时候要特备注意

显示图片

matplotlib.pylab - plt.imshow

这个函数的实际上就是将一个numpy数组格式的RGB图像显示出来

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = plt.imread('test.png')
plt.imshow(img) 
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('test.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('test.png'))    # 实际上plt.imshow可以直接显示PIL格式图像
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.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()

cv2

import cv2

img = cv2.imread('test.png')
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存图片

PIL.Image - 保存PIL格式图片

from PIL import Image

img = Image.open('test.png')
img.save('test2.png')
img_gray = img.convert('L')
img_gray.save('test_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

cv2.imwrite - 保存numpy格式的图片

import cv2

img = cv2.imread('test.png')    # 这是BGR图片
cv2.imwrite('test2.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('test_gray.png', img_gray)

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numpy、cv2、matplotlib、PIL如何读取显示保存图片

图片读取

matplotlib

PIL

cv2

显示图片

matplotlib.pylab - plt.imshow

cv2

保存图片

PIL.Image - 保存PIL格式图片

cv2.imwrite - 保存numpy格式的图片

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