Python中读取,显示,保存图片的方法
一 opencv
import cv2 as cv
# load
img = cv.imread(imagepath)
# shape=(height, width, channel)
h,w,c = img.shape
# show
cv.imshow('window_title', img)
# save
cv.imwrite(savepath, img)
二 matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
# load
img = mpimg.imread('dog.jpg')
# 此时 img 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理
# height, width, channel=(360, 480, 3)
h,w,c = img.shape
# show
plt.imshow(img) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
# save
# 适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture
plt.savefig('fig_dog.png')
注:
(1)plt.imshow(image)中的图片的数据类型可以使np.array类型
imshow()函数格式为:matplotlib.pyplot.
imshow
(X, cmap=None)
X: 要绘制的图像或数组。
cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。
其它可选的颜色图谱如下列表:
用的比较多的有gray,jet等,如:
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)
(2)mpimg 既提供了加载图像函数imread
,又提供了保存图像函数imsave
(3) plt.savefig函数 可以将显示在fig中图像保存下来
延伸:图像缩放显示
from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(img, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸
plt.imshow(img_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()
三 PIL
PIL加载显示图像有两种方法:
其一:调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片
from PIL import Image
# load
im = Image.open('cat.jpg')
# show
im.show()
"""
# 返回 image's size w,h = (480, 360)
w,h = img.size
# PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
type(img)
# 直接调用Image类的save方法
img.save('new_cat.png')
"""
其二:让程序来绘制图片
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('/home/wanghao/Pictures/001.jpg')
plt.figure("head")
plt.imshow(img)
plt.show()
总结一些绘制和显示图片常用的一些函数:
函数名 | 功能 | 调用格式 |
figure | 创建一个显示窗口 | plt.figure(num=1,figsize=(8,8) |
imshow | 绘制图片 | plt.imshow(image) |
show | 显示窗口 | plt.show() |
subplot | 划分子图 | plt.subplot(2,2,1) |
title | 设置子图标题(与subplot结合使用) | plt.title('origin image') |
axis | 是否显示坐标尺 | plt.axis('off') |
subplots | 创建带有多个子图的窗口 | fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8)) |
ravel | 为每个子图设置变量 | ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel() |
set_title | 设置子图标题(与axes结合使用) | ax0.set_title('first window') |
tight_layout | 自动调整子图显示布局 | plt.tight_layout() |
参考:https://blog.csdn.net/u010472607/article/details/78855816