详解python如何通过numpy数组处理图像

2024-04-02 19:55

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使用PIL库进行灰度处理

PIL库适合图像归档和图像批量处理，你可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等。
现在的版本可以识别和读取大量的图片格式，写入常用的转换和表示格式

它支持多个其他工具包的展示，提供了show()方法，可以保存图像到磁盘并调用外显示。它将图像保存到磁盘，并调用外部显示工具

并且包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。
支持更改图像大小、旋转、任意仿射变换


from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图像，并转化为数组
im = np.array(Image.open("cat.jpg"))

# 灰度处理公式
gray_narry = np.array([0.299, 0.587, 0.114])
x = np.dot(im, gray_narry)

# 数组转图片
gray_cat = Image.fromarray(x.astype('uint8'))
# 保存图片
gray_cat.save('gray_cat.jpg')
# 展示查看
gray_cat.show()

处理成功！

旋转180度

所谓旋转操作，即将三维数组中的数据，以每一行（三个）为单位倒序排列。


from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图像，并转化为数组
im = np.array(Image.open("cat.jpg"))
# 旋转
x = im[::-1]

# 数组转图片
cat2 = Image.fromarray(x.astype('uint8'))
# 保存图片
cat2.save('cat2.jpg')
# 展示查看
cat2.show()

程序执行结果：

使用matplotlib库完成灰度处理


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n1 = plt.imread("cat.jpg")  # 读取了图片，转化为数组，三维的
plt.imshow(n1)
n2 = np.array([0.299, 0.587, 0.114])
x = np.dot(n1, n2)
plt.imshow(x, cmap="gray")
plt.show()