怎么用python显示一张图片

Python019

怎么用python显示一张图片,第1张

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 显示图片

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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

lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理

lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 显示图片

plt.axis('off') # 不显示坐标轴

plt.show()

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2. 显示某个通道

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# 显示图片的第一个通道

lena_1 = lena[:,:,0]

plt.imshow('lena_1')

plt.show()

# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：

plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')

img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

plt.show()

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3. 将 RGB 转为灰度图

matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：

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def rgb2gray(rgb):

return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(lena)

# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

plt.axis('off')

plt.show()

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4. 对图像进行放缩

这里要用到 scipy

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from scipy import misc

lena_new_sz = misc.imresize(lena, 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(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.show()

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5. 保存图像

5.1 保存 matplotlib 画出的图像

该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)

plt.axis('off')

plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import misc

misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array

读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

二、PIL

1. 显示图片

from PIL import Image

im = Image.open('lena.png')

im.show()

2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

im_array = np.array(im)

# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

3. 保存 PIL 图片

直接调用 Image 类的 save 方法

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.save('new_lena.png')

4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：

import matplotlib.image as mpimg

from PIL import Image

lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1

im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

im.show()

5. RGB 转换为灰度图

from PIL import Image

I = Image.open('lena.png')

I.show()

L = I.convert('L')

L.show()

使用python进行数字图片处理，可以使用pillow包，它是由PIL fork发展而来的。使用时需要import从PIL fork中导出。同时使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。

wxpython:

# 使用wx.Image得到对象

bmp = wx.Image('bitmaps/image.bmp', wx.BITMAP_TYPE_BMP).ConvertToBitmap()

gif = wx.Image('bitmaps/image.gif', wx.BITMAP_TYPE_GIF).ConvertToBitmap()

png = wx.Image('bitmaps/image.png', wx.BITMAP_TYPE_PNG).ConvertToBitmap()

jpg = wx.Image('bitmaps/image.jpg', wx.BITMAP_TYPE_JPEG).ConvertToBitmap()

# 把它们显示出来

pos = 10

wx.StaticBitmap(frame, -1, bmp, (10, pos), (bmp.GetWidth(), bmp.GetHeight()))

pos = pos + bmp.GetHeight() + 10

wx.StaticBitmap(frame, -1, gif, (10, pos), (gif.GetWidth(), gif.GetHeight()))

pos = pos + gif.GetHeight() + 10

wx.StaticBitmap(panel, -1, png, (10, pos), (png.GetWidth(), png.GetHeight()))

pos = pos + png.GetHeight() + 10

wx.StaticBitmap(frame, -1, jpg, (10, pos), (jpg.GetWidth(), jpg.GetHeight()))

具体的请根据你的实际情况修改，最好去http://www.wxpython.org/download.php#binaries

下载wxpython和wxpython demo看看，这个demo很强大的。