python图像处理基本操作有哪些(python,开发技术)

一、PIL库对图像的基本操作

1、读取图片

PIL网上有很多介绍，这里不再讲解。直接操作，读取一张图片，将其转换为灰度图像，并打印出来。

fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltpil_im=Image.open("empire.jpeg")pil_image=pil_im.convert("L")plt.gray()plt.imshow(pil_image)plt.show()

输出如下所示：

2、转换图片格式

PIL可以将图像保存为多种格式，下面将PNG格式文件保存为JPG格式：

fromPILimportImageimportglobimportosfilelist=glob.glob("E:/pythonProject1/filelist/*.png")forinfileinfilelist:outfile=os.path.splitext(infile)[0]+'.jpg'ifinfile!=outfile:try:Image.open(infile).save(outfile)exceptIOError:print("cannotconvert",infile)

输出结果如下所示：

3、输出文件夹中所有图片的文件名列表

importosdefget_imlist(path):"""返回目录中所有JPG图像的文件名列表"""return[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)iff.endswith('.jpg')]print(get_imlist("E:/pythonProject1/filelist/"))

输出为文件名列表

二、Matplotlib

1、绘制图像、点和线

fromPILimportImagefrompylabimport*#读取图像到数组中im=array(Image.open("empire.jpeg"))#绘制图像imshow(im)#一些点x=[100,100,400,400]y=[200,500,200,500]#使用红色星状标记绘制点plot(x,y)#默认为蓝色实线#plot(x,y,'r*')#红色星状标记#plot(x,y,'go-')#带有圆圈标记的绿线#plot(x,y,'ks')#带有正方形标记的黑色虚线#绘制连接前三个点的线plot(x[:3],y[:3])axis('off')#添加标题，显示绘制的图像titles=['empire']plt.title=titlesshow()

上面的代码首先绘制出原始图像，然后在 x 和 y 列表中给定点的x坐标和y坐标上绘制出红色星状标记点，最后在两个列表表示的前两个点之间绘制一条线段。该例子的绘制结果下图：

2、图像轮廓和直方图

绘制轮廓需要对每个坐标 [x, y] 的像素值施加同一个阈值，所以首先需要将图像灰度化，这里用 PIL 的convert()方法将图像转换成灰度图像。图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。

fromPILimportImagefrompylabimport*#读取图像到数组中im=array(Image.open("empire.jpeg").convert('L'))#创建一个图像figure()#不使用颜色信息gray()#在原点的左上角显示轮廓图像contour(im,origin='image')#检测图像轮廓axis('equal')axis('off')show()#新建一个图像figurehist(im.flatten(),128)#绘制图像直方图show()

图像轮廓图输出如下所示：

输出图像直方图如下所示：

3、交互式标注

在一幅图像中标记一些点，或者标注一些训练数据。PyLab库中的ginput()函数就可以实现交互式标注。在图像点击三次，则程序会自动将这3个点的坐标点[x, y]保存到x列表里。

fromPILimportImagefrompylabimport*im=array(Image.open("empire.jpeg"))imshow(im)print("pleaseclick3points")x=ginput(3)print("youclicked",x)show()

三、Numpy

1、图像数组表示

对于图像数据，下面的例子阐述了这一点

fromPILimportImageimportnumpyasnpim=np.array(Image.open("empire.jpeg"))print(im.shape,im.dtype)

输出为：
(1024, 683, 3) uint8

每行的第一个元组表示图像数组的大小（行、列、颜色通道），紧接着的字符串表示数组元素的数据类型。因为图像通常被编码成无符号八位整数（uint8），载入图像并将其转换到数组中，数组的数据类型为“uint8”。

2、灰度变换

对图像进行灰度变换，如下所示：

fromPILimportImageimportnumpyasnpim=np.array(Image.open("empire.jpeg"))print(im.shape,im.dtype)fromPILimportImagefrommatplotlib.pylabimportpltfromnumpyimport*im1=array(Image.open('empire.jpeg').convert('L'))im2=255-im1#对图像进行反向处理im3=(100.0/255)*im1+100#将图像值变换到100-200之间im4=255.0*(im1/255)**2#对图像像素值求平方后得到的图像images=[im1,im2,im3,im4]titles=["f(x)=x","f(x)=255-x","f(x)=(100/255)*x+100","f(x)=255*(x/255)^2"]#输出图中的最大像素值和最小像素值print(int(im1.min()),int(im1.max()))print(int(im2.min()),int(im2.max()))print(int(im3.min()),int(im3.max()))print(int(im4.min()),int(im4.max()))foriinrange(4):plt.subplot(2,2,i+1)#2行2列，按编号顺序排列plt.imshow(images[i])#显示图像plt.title(titles[i])#显示标题plt.gray()#plt.xticks([])#plt.yticks([])plt.axis('equal')plt.axis('off')plt.show()

输出接入如下所示：