Python实现读取并显示图片的两种方法
一、matplotlib
1. 显示图片
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import matplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片
import numpy 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()
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2. 显示某个通道
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# 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()
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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：
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def rgb2gray(rgb):
return np.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()
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4. 对图像进行放缩
这里要用到 scipy
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from scipyimport misc
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()
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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。
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plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')
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5.2 将 array 保存为图像
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from scipyimport misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
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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
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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
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二、PIL
1. 显示图片
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from PILimport Image
im= Image.open('lena.png')
im.show()
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2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
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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
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3. 保存 PIL 图片
直接调用 Image 类的 save 方法
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from PILimport Image
I= Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
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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：
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import matplotlib.image as mpimg
from PILimport Image
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()
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5. RGB 转换为灰度图
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from PILimport Image
I= Image.open('lena.png')
I.show()
L= I.convert('L')
L.show()
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