Python中读取,显示,保存图片的方法

时间:2022-10-23 21:01:06

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(Xcmap=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:

颜色图谱 描述
autumn 红-橙-黄
bone 黑-白,x线
cool 青-洋红
copper 黑-铜
flag 红-白-蓝-黑
gray 黑-白
hot 黑-红-黄-白
hsv hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno 黑-红-黄
jet 蓝-青-黄-红
magma 黑-红-白
pink 黑-粉-白
plasma 绿-红-黄
prism  红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring 洋红-黄
summer 绿-黄
viridis 蓝-绿-黄
winter 蓝-绿

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