python讀入圖片,python讀入圖像

本文目錄一覽：

• 1、python處理圖片數據？
• 2、讀取圖片
• 3、Python如何圖像識別？

python處理圖片數據？

生成一張純色的圖片

先設置圖片的顏色，接着利用Image模塊的new方法新生成一張圖片，png格式的圖片需要設置成rgba，類似的還有rgb，L(灰度圖等)，尺寸設定為640，480，這個可以根據自己的情況設定，顏色同樣如此。

批量生成圖片

上面生成了一張圖片，那要生成十張圖片呢，這種步驟一樣，只是顏色改變的，利用循環就可以解決。首先創建一個顏色列表，把要生成的圖片顏色放進去。接着循環獲取不同的顏色，保存的時候利用字符串拼接的方法改變圖片的名字。

本地生成的圖片

封裝成函數

前面的方法已經可以批量生成圖片了，為了通用性強一點，我們可以封裝成函數，把哪些可以改變的參數單獨抽離出來。尺寸也同樣，使用的時候，可以根據自己的需要定義顏色列表和尺寸。當然還有加一些提示用語和報錯兼容性，這裡就不講了。

本地生成的圖片

讀取圖片

python基礎——讀取圖片

圖像後綴名的轉換：

要注意的是：對於彩色圖像，不管其格式是png，還是bmp，或者jpg，

在PIL中 ，使用Image模塊的open()函數打開後，返回的圖像對象的模式都是 RGB ，對於灰度圖像，不管其圖像格式是PNG，還是BMP，JPG，打開後，其模式為灰度L。

PNG BMP JPG彩色圖像格式之間的轉換：可以通過Image模塊的open函數和save函數，具體來說，在打開這些圖像時，PIL會將他們解碼成三通道的RGB圖像。用戶可以基於RGB進行處理。處理完畢後可以將其處理結果保存成PNG BMP JPG中任何格式。

PNG BMP JPG灰度圖像格式之間的轉換，同理也可以通過類似途徑，只是解碼後時模式為L的圖像。

python庫可以用來讀取圖片的庫

1. PIL.Image.open  

無論是jpg還是png都能準確讀取，PIL.Image.open 不直接返回numpy對象，可以用numpy提供的函數進行轉換；

其他模塊都直接返回numpy.ndarray對象，通道順序為RGB，通道值得默認範圍為0-255。

拓展：

利用PIL中的Image函數讀取出來不是array格式，這時候需要用np.asarray() 或者np.array（）函數 。

區別：np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝

關於深拷貝和淺拷貝，這裡給出一個說明：

Python 中的對象之間賦值時是按引用傳遞的，如果需要拷貝對象，需要使用標準庫中的copy模塊。

1. copy.copy 淺拷貝 只拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。

2. copy.deepcopy 深拷貝 拷貝對象及其子對象

一個很好的例子：

2. cv2.imread

使用opencv讀取圖像，直接返回numpy.ndarray 對象，通道順序為BGR ，注意是BGR，通道值默認範圍0-255

cv2.imread()：讀入圖片，共兩個參數：第一個參數為要讀入的圖片文件名，第二個參數為如何讀取圖片（cv2.IMREAD_COLOR：讀入一副彩色圖片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度圖片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：讀入一幅圖片，並包括其alpha通道。）

cv2.imread()不能有中文路徑，否則讀取不出來

cv2.imread() 讀出來同樣是array形式，但是如果是單通道的圖，讀出來的是三通道的。

3. matplotlib.image.imread

用於顯示圖片matplotlib 用於讀取圖片並且讀取出來就是array格式

解決使用plt.savefig 保存圖片時一片空白 ： 在plt.show() 之前調用 plt.savefig()；

4. scipy.ndimage.imread

scipy.ndimage.imread(*args, **kwds)   Use “matplotlib.pyplot.imread“ instead.

 Returns:imread:ndarray（多維數組）

5. scipy.misc.imread

scipy.misc.imread(name, flatten=False, mode=None)

Use “imageio.imread“ instead.

返回：imread： ndarray。通過讀取圖像獲得的陣列 。讀出來是array 形式，並且按照（H，W，C）形式保存

4. skimage.io.imread

scikit-image和numpy，matplotlib，scikit-learn等包都是Scipy項目的成員，通用numpy數組作為基本數據格式。在python中載入包名為skimage：所得即為numpy數組。

io.imread讀出圖片格式是uint8(unsigned int)；value是numpy array；圖像數據是以RGB的格式進行存儲的，通道值默認範圍0-255。

Python如何圖像識別？

1. 簡介。

圖像處理是一門應用非常廣的技術，而擁有非常豐富第三方擴展庫的 Python 當然不會錯過這一門盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的圖像處理庫，目前版本為 1.1.7，我們可以 在這裡 下載學習和查找資料。

Image 類是 PIL 庫中一個非常重要的類，通過這個類來創建實例可以有直接載入圖像文件，讀取處理過的圖像和通過抓取的方法得到的圖像這三種方法。

2. 使用。

導入 Image 模塊。然後通過 Image 類中的 open 方法即可載入一個圖像文件。如果載入文件失敗，則會引起一個 IOError ；若無返回錯誤，則 open 函數返回一個 Image 對象。現在，我們可以通過一些對象屬性來檢查文件內容，即：

1 import Image

2   im = Image.open(“j.jpg”)

3   print im.format, im.size, im.mode

4 JPEG (440, 330) RGB

這裡有三個屬性，我們逐一了解。

format : 識別圖像的源格式，如果該文件不是從文件中讀取的，則被置為 None 值。

size : 返回的一個元組，有兩個元素，其值為象素意義上的寬和高。

mode : RGB（true color image），此外還有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

現在，我們可以使用一些在 Image 類中定義的方法來操作已讀取的圖像實例。比如，顯示最新載入的圖像：

1 im.show()

2  

輸出原圖：

3. 函數概貌。

3.1    Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )

3.2    Cutting and Pasting and Merging Images :

crop() : 從圖像中提取出某個矩形大小的圖像。它接收一個四元素的元組作為參數，各元素為（left, upper, right, lower），坐標系統的原點（0, 0）是左上角。

paste() :

merge() :

1 box = (100, 100, 200, 200)

2   region = im.crop(box)

3   region.show()

4   region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

5   region.show()

6   im.paste(region, box)

7   im.show()

其效果圖為：

旋轉一幅圖片：

1 def roll(image, delta):

2     “Roll an image sideways”

3

4     xsize, ysize = image.size

5

6     delta = delta % xsize

7     if delta == 0: return image

8

9     part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))

10     part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))

11     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))

12     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))

13

14     return image

3.3    幾何變換。

3.3.1    簡單的幾何變換。

1 out = im.resize((128, 128))                     #

2  out = im.rotate(45)                             #逆時針旋轉 45 度角。

3  out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右對換。

4  out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下對換。

5  out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋轉 90 度角。

6  out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋轉 180 度角。

7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋轉 270 度角。

各個調整之後的圖像為：

圖片1：

圖片2：

圖片3：

圖片4：

3.3.2    色彩空間變換。

convert() : 該函數可以用來將圖像轉換為不同色彩模式。

3.3.3    圖像增強。

Filters : 在 ImageFilter 模塊中可以使用 filter 函數來使用模塊中一系列預定義的增強濾鏡。

1 import ImageFilter

2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

3 imfilter.show()

3.4    序列圖像。

即我們常見到的動態圖，最常見的後綴為 .gif ，另外還有 FLI / FLC 。PIL 庫對這種動畫格式圖也提供了一些基本的支持。當我們打開這類圖像文件時，PIL 自動載入圖像的第一幀。我們可以使用 seek 和 tell 方法在各幀之間移動。

1 import Image

2 im.seek(1)        # skip to the second frame

3

4 try:

5     while 1:

6         im.seek( im.tell() + 1)

7         # do something to im

8 except EOFError:

9     pass

3.5    更多關於圖像文件的讀取。

最基本的方式：im = Image.open(“filename”)

類文件讀取：fp = open(“filename”, “rb”); im = Image.open(fp)

字符串數據讀取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

從歸檔文件讀取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO(“Image.tar”, “Image/test/lena.ppm”); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就練習到這裡。其他函數的功能可點擊 這裡 進一步閱讀。