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PIL

cv2

numpy

各種操作

讀取圖片

1 matplotlib.pylab

import pylab as plt import numpy as np img = plt.imread('examples.png') print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (<type 'numpy.ndarray'>, dtype('float32'), 0.0, 1.0) # matplotlib讀取進來的圖片是float，0-1

2 PIL.image.open

from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('examples.png') print(type(img), np.min(img), np.max(img)) img = np.array(img) # 將PIL格式圖片轉為numpy格式 print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>, 0, 255) # 注意，PIL是有自己的數據結構的，但是可以轉換成numpy數組 (<type 'numpy.ndarray'>, dtype('uint8'), 0, 255) # 和用matplotlib讀取不同，PIL和matlab相同，讀進來圖片和其存儲在硬盤的樣子是一樣的，uint8，0-255

3 cv2.imread

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('examples.png') # 默認是讀入為彩色圖，即使原圖是灰度圖也會復制成三個相同的通道變成彩色圖 img_gray = cv2.imread('examples.png', 0) # 第二個參數為0的時候讀入為灰度圖，即使原圖是彩色圖也會轉成灰度圖 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) # opencv讀進來的是numpy數組，類型是uint8，0-255 (824, 987, 3) # 彩色圖3通道 (824, 987) # 灰度圖單通道

注意，pylab.imread和PIL.Image.open讀入的都是RBG順序，而cv2.imread讀入的是BGR順序，混合使用的時候要特備注意

import cv2 import pylab as plt from PIL import Image import numpy as np img_plt = plt.imread('examples.png') img_pil = Image.open('examples.png') img_cv = cv2.imread('examples.png') print(img_plt[125, 555, :]) print(np.array(img_pil)[125, 555, :] / 255.0) print(img_cv[125, 555, :] / 255.0) [out] [ 0.61176473 0.3764706 0.29019609] [ 0.61176471 0.37647059 0.29019608] [ 0.29019608 0.37647059 0.61176471] # opencv的是BGR順序

顯示圖片

1 matplotlib.pylab - plt.imshow，這個函數的實際上就是將一個numpy數組格式的RGB圖像顯示出來

import pylab as plt import numpy as np img = plt.imread('examples.png') plt.imshow(img) plt.show() import pylab as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('examples.png') img_gray = img.convert('L') #轉換成灰度圖像 img = np.array(img) img_gray = np.array(img_gray) plt.imshow(img) # or plt.imshow(img / 255.0)，matplotlib和matlab一樣，如果是float類型的圖像，范圍是0-1才能正常imshow，如果是uint8圖像，范圍則需要是0-255 plt.show() plt.imshow(img_gray, cmap=plt.gray()) # 顯示灰度圖要設置cmap參數 plt.show() plt.imshow(Image.open('examples.png')) # 實際上plt.imshow可以直接顯示PIL格式圖像 plt.show() import pylab as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('examples.png') plt.imshow(img[..., -1::-1]) # 因為opencv讀取進來的是bgr順序呢的，而imshow需要的是rgb順序，因此需要先反過來 plt.show()

2 cv2 - 不用考慮了，pylab.imshow方便多了

灰度圖-RGB圖相互轉換

1 PIL.Image

from PIL import Image img = Image.open('examples.png') img_gray = img.convert('L') # RGB轉換成灰度圖像 img_rgb = img_gray.convert('RGB') # 灰度轉RGB print(img) print(img_gray) print(img_rgb)[out] <PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE04D0> <PIL.Image.Image image mode=L size=987x824 at 0x7FC2CCAE0990> <PIL.Image.Image image mode=RGB size=987x824 at 0x7FC2CCAE0250>

2 cv2（注意，opencv在讀入圖片的時候就可以通過參數實現顏色通道的轉換，下面是用別的方式實現）

import cv2 import pylab as plt img = cv2.imread('examples.png') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # BGR轉灰度 img_bgr = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 灰度轉BRG img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 也可以灰度轉RGB

保存圖片

1 PIL.image - 保存PIL格式的圖片

from PIL import Image img = Image.open('examples.png') img.save('examples2.png') img_gray = img.convert('L') img_gray.save('examples_gray.png') # 不管是灰度還是彩色，直接用save函數保存就可以，但注意，只有PIL格式的圖片能夠用save函數

2 cv2.imwrite - 保存numpy格式的圖片

import cv2 img = cv2.imread('examples.png') # 這是BGR圖片 cv2.imwrite('examples2.png', img) # 這里也應該用BGR圖片保存，這里要非常注意，因為用pylab或PIL讀入的圖片都是RGB的，如果要用opencv存圖片就必須做一個轉換 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imwrite('examples_gray.png', img_gray)

轉載自https://www.jianshu.com/p/3977d674da85
來源：簡書
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy、cv2等操作图片基本操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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