cv2方式:
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# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
"""
cv2模块--图片的读入和显示
"""
image_path = "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/0.jpg"
img = cv2.imread(image_path) # np.ndarray BGR uint8
cv2.imshow( "test_imread" ,img) # 转为RGB显示
cv2.waitKey()
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PIL方式:
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# -*-coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image_path = "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/0.jpg"
#PIL
#相关:scipy.misc.imread, scipy.ndimage.imread
#misc.imread 提供可选参数mode,但本质上是调用PIL,具体的模式可以去看srccode或者document
#https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.17.1/scipy/misc/pilutil.py
img = Image. open (image_path)
img = np.array(img) # 获得numpy对象, np.ndarray, RGB
#统一使用plt进行显示,不管是plt还是cv2.imshow,在python中只认numpy.array,但是由于cv2.imread 的图片是BGR,cv2.imshow 时相应的换通道显示
plt.imshow(img)
plt.show()
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matplotlib.image:
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# -*-coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
image_path = "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/0.jpg"
img = mpimg.imread(image_path)
#统一使用plt进行显示,不管是plt还是cv2.imshow,在python中只认numpy.array,但是由于cv2.imread 的图片是BGR,cv2.imshow 时相应的换通道显示
plt.imshow(img)
plt.show()
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skimage.io方式:
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# -*-coding: UTF-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
image_path = "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/0.jpg"
#4 skimge
#caffe.io.load_iamge()也是调用的skimage实现的,返回的是0-1 float型数据
img = io.imread(image_path)
#统一使用plt进行显示,不管是plt还是cv2.imshow,在python中只认numpy.array,但是由于cv2.imread 的图片是BGR,cv2.imshow 时相应的换通道显示
plt.imshow(img)
plt.show()
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scipy.misc方式:
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# -*-coding: UTF-8 -*-
from scipy.misc import imread, imshow, imsave
import matplotlib.pyplot as plt
image_path = "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/0.jpg"
img = imread(image_path)
# imshow(img) need to set the SCIPY_PIL_IMAGE_VIEWER environment variable to point to the program/executable that can be used to view images on your system
plt.imshow(img)
plt.show()
imsave( "D:/PycharmProjects/imageCut/cutted_images/1.jpg" ,img)
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补充:cv2.imread()和matplotlib.image.imread()读取图片的一些区别,python,中文路径
1.cv2.imread()和matplotlib.image.imread()
除了读取出来的rgb的顺序不一样,对于读取图片的类型要求也不一样,
example:
将.jpg改为.png,后者读取就有问题,而前者就顺利的读取出来了
而且cv2.imread()不能有中文路径,否则读取不出来,一般opencv库都不允许中文路径
但是可以这样修改,就可以得到可以识别中文路径的读取:
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#cv2识别中文路径
def cv2_imread(img_path):
cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_path, dtype = np.uint8), - 1 )
return cv_img
img_y = cv2_imread( 'E:/哈哈/' + str (number) + '.jpg' )
#这个是存储到带有中文路径的文件里面,其中有图像质量的模糊度
cv2.imencode( '.jpg' , img,[ int (cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),
random.uniform( 30 , 50 )])[ 1 ].tofile( "E:/哈哈/"
+ str (xuhao) + ".jpg" )
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对于cv2读取的图像的形式是数组,不同的读取函数,读取到的图像的形式是不一样的,所以可以多次进行不同的读取方式,来进行不同的操作
2.scipy.misc.imread()
读出来的为rgb,而且可以使用中文路径(cv2.imread()读出来的图片是BGR)
scipy.misc.imsave(),直接进行保存就可以。但是有一点要注意,它只能保存uint8类型的数据,所以有时候就需要对他的类型进行声明。还有一些别的函数,有时候也会这样的。uint8的取值范围是0-255,所以注意越界问题。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://blog.csdn.net/xky1306102chenhong/article/details/81569863