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1. Scikit-image
是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进行处理,读取的数据正好是numpy.ndarray格式
- import skimage.io as io
- img_io = io.imread(dirpath)#读取数据,dirpath是存储图像的路径
-
-
- print("img_io :",img_io .shape)
- img_io : (1856, 2736, 3)
-
-
- print("img_io :",type(img_io ))
- img_io : <class 'numpy.ndarray'
-
- ##或者
-
- from skimage import io
-
- img = io.imread('testimg.tif')
-
-
- import numpy as np
-
- data=np.random.random([100,100])
-
- io.imsave('rand_data.tif',np.float32(data))#保存写入
-
- io.imshow(img)
2.Pillow/PIL库
但是读取后的数据不是numpy.ndarray格式,需要进行转换
- from PIL import Image
- import numpy as np
-
-
- img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据
-
- img_PIL.show()
- img_PIL.save('./save.png') #保存写入
-
3.OpenCV
也直接就是numpy.ndarray格式
- import cv2
- img_cv = cv2.imread(dirpath)#读取数据
-
-
- #显示图像,后面两句是要的,否则会一闪而过
- cv2.imshow("Image", img_cv)#前一个字符串代表图窗名,后面是显示的图数据
- cv2.waitKey(0)
- cv2.destroyAllWindows()
-
- #保存图像
- cv2.imwrite('./save.png', img_cv)#写入图像
-
另外也可以联用,用cv读取,plt显示
4.Matplotlib.image与Matplotlib.pyplot
两种也是直接就生成了数组格式
- import matplotlib.image as mpig
- img_mpig = mpig.imread(dirpath)
- mpimg.imsave("new_img.jpg", img_mpig)#写入或保存图像
-
- ####
-
- import matplotlib.pyplot as plt
- img_plt = plt.imread(dirpath) #读取图像
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- ##显示图像,两句需要连用才能显示
- plt.imshow(img)
- plt.show()
-
- ##保存写入图像
- plt.savefig("./minist.jpg")
5.imageio库
- import imageio
-
- img=imageio.imread(r'G:\leopard.jpg')
- high,width,ichannel=img.shape
- print(type(img))
- print(img.shape)
- imageio.imwrite(r'G:\leopard_i1.jpg',img)
- imageio.imwrite(r'G:\leopard_i2.jpg',np.float32(img/10)) # automatic brightness adjust
- imageio.imwrite(r'G:\leopard_i3.jpg',np.uint8(img/10))
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- #或者
- from imageio import imread, imsave
-
- # read image
- raw_image = imread("panda.jpg")
- # save image
- imsave("new_panda.jpg", image_resize)
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该总结的参考链接:
Python中读取和保存图像的各种方法_python svae image by shapes_黄然大悟的博客-CSDN博客
Python读取/保存图片的3种方式(PIL、matplotlib、cv2)_python 保存图像_莫余的博客-CSDN博客
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