Python圖像基本操作有哪些

這篇文章主要介紹“Python圖像基本操作有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python圖像基本操作有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python圖像基本操作有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

libtiff 包裝器

from libtiff import TIFF

tif = TIFF.open('filename.tif', mode='r')    #打開tiff文件進行讀取
image = tif.read_image()                     #讀取圖像并作為numpy數組返回

for image in tif.iter_images()               #讀取TIFF文件中的所有圖像

tif = TIFF.open('filename.tif', mode='w')    #打開tiff文件進行寫入
tif.write_image(image)                       #將圖像寫入tiff文件

Python 模塊

from libtiff import TIFFfile, TIFFimage

tif = TIFFfile('filename.tif')              #讀取圖片
samples, sample_names = tiff.get_samples()
tiff = TIFFimage(data, description='')

tiff.write_file('filename.tif', compression='none') # or 'lzw'
del tiff                                            # 刷新（釋放緩存）

opencv 模塊

import cv2
cv2.imread("filename",flags)

=====================其中：flags四種選擇如下：==================
IMREAD_UNCHANGED = -1 #不進行轉化，比如保存為了16位的圖片，讀取出來仍然為16位。
IMREAD_GRAYSCALE = 0 #轉化為灰度圖，比如保存為了16位的圖片，讀取出來為8位，類型為CV_8UC1。
IMREAD_COLOR = 1     #進行轉化為RGB三通道圖像，圖像深度轉為8位
IMREAD_ANYDEPTH = 2  #保持圖像深度不變，進行轉化為灰度圖。
IMREAD_ANYCOLOR = 4  #若通道數小于等于3，則保持不變；若通道數大于3則只取取前三個通道。圖像深度轉為8位

對于多通道TIFF圖像，若要保證圖像數據的正常讀取，顯然要選擇IMREAD_UNCHANGED

PIL 模塊

from PIL import Image
img0 = Image.open("D:/python_script/ffff/11lalala.jpg")
img1 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122.tif")
img2 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122_1.jpg")  #這張圖片是直接修改上張圖的后綴名

print ("圖片格式:{0}，圖片大小:{1}，圖片模式:{2}".format(img0.format,img0.size,img0.mode))
print ("圖片格式:{0}，圖片大小:{1}，圖片模式:{2}".format(img1.format,img1.size,img1.mode))
print ("圖片格式:{0}，圖片大小:{1}，圖片模式:{2}".format(img2.format,img2.size,img2.mode))

輸出：#說明直接修改圖片后綴名，圖片的編碼格式并沒有改變
圖片格式:JPEG，圖片大小:(245, 213)，圖片模式:RGB
圖片格式:TIFF，圖片大小:(2480, 3508)，圖片模式:YCbCr
圖片格式:TIFF，圖片大小:(2480, 3508)，圖片模式:YCbCr

直接修改圖片格式

import PIL.Image
import os

def convert(input_dir,output_dir):
    for filename in os.listdir(input_dir):
        path = input_dir+"/"+filename
        print("doing... ",path)
        PIL.Image.open(path).save(output_dir+"/"+filename[:-4]+".jpg")
        print ("%s has been changed!"%filename)

if __name__ == '__main__':
   input_dir = "D:/classifier_data20181225/img1" 
   output_dir = "D:/classifier_data20181225/img2"
   convert(input_dir,output_dir)

大(分辨率大)圖片縮小

遇到分辨率大，圖片文件大小并不大的文件，opencv打不開，此時用到了以下代碼用來縮小圖片。

• 若文件寬大于1200，（高度小于1800）以此寬度等比縮放

• 若文件高大于1800，（寬度小于1200）以此高度等比縮放

import os
from PIL import Image
import shutil

def get_img(input_dir):
    img_path_list = []
    for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):
        for filename in filenames:
            img_path = root_path+"/"+filename
            img_path_list.append(img_path)
    print("img_path_list",img_path_list)
    return  img_path_list

def process_image(filename,output_dir, mwidth=1200, mheight=1800):
    image = Image.open(filename)
    w, h = image.size
    if w <= mwidth and h <= mheight:
        print(filename, 'is OK.')
        shutil.move(filename, output_dir+filename[-15:])
        return
    if (1.0 * w / mwidth) > (1.0 * h / mheight):
        scale = 1.0 * w / mwidth
        new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)

    else:
        scale = 1.0 * h / mheight
        new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)
    new_im.save(output_dir+filename[-15:])
    new_im.close()

if __name__ == '__main__':
    input_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize_1"
    output_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize/"
    img_path_list = get_img(input_dir)
    for filename in img_path_list:
        print("filename",filename)
        process_image(filename,output_dir)

到此，關于“Python圖像基本操作有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！