一、PIL庫對圖像的基本操作
1、讀取圖片
PIL網上有很多介紹，這里不再講解。直接操作，讀取一張圖片，將其轉換為灰度圖像，并打印出來。
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
pil_im = Image.open("empire.jpeg")
pil_image = pil_im.convert("L")
plt.gray()
plt.imshow(pil_image)
plt.show()
輸出如下所示：
2、轉換圖片格式
PIL可以將圖像保存為多種格式，下面將PNG格式文件保存為JPG格式：
from PIL import Image
import glob
import os
filelist = glob.glob("E:/pythonProject1/filelist/*.png")
for infile in filelist:
outfile = os.path.splitext(infile)[0]+'.jpg'
if infile != outfile:
try:
Image.open(infile).save(outfile)
except IOError:
print("cannot convert", infile)
輸出結果如下所示：
3、輸出文件夾中所有圖片的文件名列表
import os
def get_imlist(path):
"""返回目錄中所有JPG圖像的文件名列表"""
return [os.path.join(path,f)for f in os.listdir(path) if f.endswith('.jpg')]
print(get_imlist("E:/pythonProject1/filelist/"))
輸出為文件名列表
二、Matplotlib
1、繪制圖像、點和線
from PIL import Image
from pylab import *
#讀取圖像到數組中
im = array(Image.open("empire.jpeg"))
#繪制圖像
imshow(im)
#一些點
x = [100, 100, 400, 400]
y = [200, 500, 200, 500]
#使用紅色星狀標記繪制點
plot(x, y)#默認為藍色實線
# plot(x, y, 'r*')#紅色星狀標記
# plot(x, y, 'go-')#帶有圓圈標記的綠線
# plot(x, y, 'ks')#帶有正方形標記的黑色虛線
#繪制連接前三個點的線
plot(x[:3], y[:3])
axis('off')
#添加標題，顯示繪制的圖像
titles = ['empire']
plt.title = titles
show()
上面的代碼首先繪制出原始圖像，然后在 x 和 y 列表中給定點的 x 坐標和 y 坐標上繪制出紅色星狀標記點，最后在兩個列表表示的前兩個點之間繪制一條線段。該例子的繪制結果下圖：
2、圖像輪廓和直方圖
繪制輪廓需要對每個坐標 [x, y] 的像素值施加同一個閾值，所以首先需要將圖像灰度化，這里用 PIL 的 convert() 方法將圖像轉換成灰度圖像。圖像的直方圖用來表征該圖像像素值的分布情況。
from PIL import Image
from pylab import *
# 讀取圖像到數組中
im = array(Image.open("empire.jpeg").convert('L'))
#創建一個圖像
figure()
#不使用顏色信息
gray()
#在原點的左上角顯示輪廓圖像
contour(im, origin = 'image')#檢測圖像輪廓
axis('equal')
axis('off')
show()
#新建一個圖像
figure
hist(im.flatten(), 128)#繪制圖像直方圖
show()
圖像輪廓圖輸出如下所示：
輸出圖像直方圖如下所示：
3、交互式標注
在一幅圖像中標記一些點，或者標注一些訓練數據。PyLab 庫中的 ginput() 函數就可以實現交互式標注。在圖像點擊三次，則程序會自動將這3個點的坐標點[x, y]保存到x列表里。
from PIL import Image
from pylab import *
im = array(Image.open("empire.jpeg"))
imshow(im)
print("please click 3 points")
x = ginput(3)
print("you clicked",x)
show()
三、Numpy
1、圖像數組表示
對于圖像數據，下面的例子闡述了這一點
from PIL import Image
import numpy as np
im = np.array(Image.open("empire.jpeg"))
print(im.shape,im.dtype)
輸出為：
(1024, 683, 3) uint8
每行的第一個元組表示圖像數組的大小（行、列、顏色通道），緊接著的字符串表示數組元素的數據類型。因為圖像通常被編碼成無符號八位整數（uint8），載入圖像并將其轉換到數組中，數組的數據類型為“uint8”。
2、灰度變換
對圖像進行灰度變換，如下所示：
from PIL import Image
import numpy as np
im = np.array(Image.open("empire.jpeg"))
print(im.shape,im.dtype)
from PIL import Image
from matplotlib.pylab import plt
from numpy import *
im1 = array(Image.open('empire.jpeg').convert('L'))
im2 = 255 - im1 #對圖像進行反向處理
im3 = (100.0/255) * im1 + 100 #將圖像值變換到100-200之間
im4 = 255.0 * (im1/255) ** 2 #對圖像像素值求平方后得到的圖像
images = [im1, im2, im3, im4]
titles = ["f(x) = x", "f(x) = 255 - x", "f(x) = (100/255)*x +100", "f(x) = 255*(x/255)^2"]
#輸出圖中的最大像素值和最小像素值
print(int(im1.min()),int(im1.max()))
print(int(im2.min()),int(im2.max()))
print(int(im3.min()),int(im3.max()))
print(int(im4.min()),int(im4.max()))
for i in range(4):
plt.subplot(2, 2, i+1)#2行2列，按編號順序排列
plt.imshow(images[i])#顯示圖像
plt.title(titles[i])#顯示標題
plt.gray()
# plt.xticks([])
# plt.yticks([])
plt.axis('equal')
plt.axis('off')
plt.show()
輸出接入如下所示：
總結
到此這篇關于python圖像處理基本操作的文章就介紹到這了,更多相關python圖像處理操作內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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