文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

基于python读取图像的几种方式汇总

2024-04-02 19:55

关注

本文介绍几种基于python的图像读取方式:

安装方式基本使用pip即可:

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

基于PIL库的图像读取、保存和显示

from PIL import Image

设置图片名字

img_path = './test.png'

用PIL的open函数读取图片

img = Image.open(img_path)

读进来是一个Image对象

img

查看图片的mode

img.mode
'RGB'

用PIL函数convert将彩色RGB图像转换为灰度图像

img_g = img.convert('L')
img_g.mode
'L'
img_g.save('./test_gray.png')

使用PIL库的crop函数可对图像进行裁剪

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

请添加图片描述

图像旋转

img.rotate(45)

请添加图片描述

在图像上添加文字

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

基于opencv-python的图像读取、保存和显示

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

使用cv2都进来是一个numpy矩阵,像素值介于0~255,可以使用matplotlib进行展示

img.min(), img.max()
(0, 255)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

基于matplotlib的图像读取、显示和保存

import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread('./test.png')
img.min(),img.max()
(0.0, 1.0)

像素值介于0~1之间,可以使用如下方法进行展示

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

注意:matplotlib在进行imshow时,可以进行不同程度的插值,当绘制图像很小时,这些方法比较有用,如上所示就是用了样条插值。

基于scikit-image的图像读取、保存和显示

from skimage.io import imread, imsave, imshow
img = imread('./test.png')

这个和opencv-python类似,读取进来也是numpy矩阵,像素值介于0~255之间

img.min(), img.max()
(0, 255)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img,interpolation='spline16')
plt.axis('off')
plt.show()

基于imageio的图像读取、显示和保存

import imageio
img = imageio.imread('./test.png')
img.min(), img.max()
(0, 255)

这个和opencv-python、scikit-image类似,读取进来也都是numpy矩阵,像素值介于0~255之间

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

总结

到此这篇关于基于python读取图像的几种方式的文章就介绍到这了,更多相关python读取图像内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯