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在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 這兩個(gè)庫(kù)操作圖片。本人偏愛(ài) matpoltlib，因?yàn)樗恼Z(yǔ)法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 顯示圖片

									import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片

									import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片

									import numpy as np

									lena = mpimg.imread('lena.png') # 讀取和代碼處于同一目錄下的 lena.png

									# 此時(shí) lena 就已經(jīng)是一個(gè) np.array 了，可以對(duì)它進(jìn)行任意處理

									lena.shape #(512, 512, 3)

									plt.imshow(lena) # 顯示圖片

									plt.axis('off') # 不顯示坐標(biāo)軸

									plt.show()

2. 顯示某個(gè)通道

									# 顯示圖片的第一個(gè)通道

									lena_1 = lena[:,:,0]

									plt.imshow('lena_1')

									plt.show()

									# 此時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)顯示的是熱量圖，不是我們預(yù)想的灰度圖，可以添加 cmap 參數(shù)，有如下幾種添加方法：

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

									plt.show()

									img = plt.imshow('lena_1')

									img.set_cmap('gray') # 'hot' 是熱量圖

									plt.show()

3. 將 RGB 轉(zhuǎn)為灰度圖

matplotlib 中沒(méi)有合適的函數(shù)可以將 RGB 圖轉(zhuǎn)換為灰度圖，可以根據(jù)公式自定義一個(gè)：

									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()

4. 對(duì)圖像進(jìn)行放縮

這里要用到 scipy

									from scipy import misc

									lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二個(gè)參數(shù)如果是整數(shù)，則為百分比，如果是tuple，則為輸出圖像的尺寸

									plt.imshow(lena_new_sz)

									plt.axis('off')

									plt.show()

5. 保存圖像

5.1 保存 matplotlib 畫(huà)出的圖像

該方法適用于保存任何 matplotlib 畫(huà)出的圖像，相當(dāng)于一個(gè) screencapture。

									plt.imshow(lena_new_sz)

									plt.axis('off')

									plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 將 array 保存為圖像

1 2	`from` `scipy` `import` `misc` `misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)`

5.3 直接保存 array

讀取之后還是可以按照前面顯示數(shù)組的方法對(duì)圖像進(jìn)行顯示，這種方法完全不會(huì)對(duì)圖像質(zhì)量造成損失

1 2	`np.save('lena_new_sz', lena_new_sz)` `# 會(huì)在保存的名字后面自動(dòng)加上.npy` `img` `=` `np.load('lena_new_sz.npy')` `# 讀取前面保存的數(shù)組`

二、PIL

1. 顯示圖片

									from PIL import Image

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

									im.show()

2. 將 PIL Image 圖片轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組

1 2	`im_array` `=` `np.array(im)` `# 也可以用 np.asarray(im) 區(qū)別是 np.array() 是深拷貝，np.asarray() 是淺拷貝`

3. 保存 PIL 圖片

直接調(diào)用 Image 類(lèi)的 save 方法

									from PIL import Image

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

									I.save('new_lena.png')

4. 將 numpy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 PIL 圖片

這里采用 matplotlib.image 讀入圖片數(shù)組，注意這里讀入的數(shù)組是 float32 型的，范圍是 0-1，而 PIL.Image 數(shù)據(jù)是 uinit8 型的，范圍是0-255，所以要進(jìn)行轉(zhuǎn)換：

									import matplotlib.image as mpimg

									from PIL import Image

									lena = mpimg.imread('lena.png') # 這里讀入的數(shù)據(jù)是 float32 型的，范圍是0-1

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

									im.show()

5. RGB 轉(zhuǎn)換為灰度圖

									from PIL import Image

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

									I.show()

									L = I.convert('L')

									L.show()

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助

到此這篇關(guān)于python如何實(shí)現(xiàn)讀取并顯示圖片（不需要圖形界面）的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 讀取并顯示圖片內(nèi)容請(qǐng)搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！

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