Python第三方库使用 —— PIL

Python图像处理基本操作 在Python中进行图像处理可以使用的库有很多,本文主要介绍下面三个:OpenCV、PIL、 skimage。其中,OpenCV是图像处理中最强大的一个库,它的源代码是由C\C++写成的,所以原版的OpenCV可以与C、C++无缝结合。Python版的OpenCV主要依赖于cv2这个包来实现。Python里面自带一个PIL(python images library),但这个库现在已经停止更新了,所以使用Pillow,它是由PIL发展而来的 阅读详情
                       

PIL:Python Image Library

1. Image.fromarray ⇔   ⇔           ⇔ ⇔ ⇔      \Leftrightarrow ⇔ ⇔     ⇔⇔ np.asarray

def read_image(path): img = Image.open(path) img = img.convert('L') return np.asarray(img, dtype='float64')/255.def save_image(array, path): array[array > 255] = 255 array[array < 0] = 0 array.convert('RGB').save(path)
  
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2. 重要模块及其成员函数

  • Image.fromarray()

    顾名思义,将二维数组转换为图像。

    from PIL import Imageimport numpy as nparr = (np.eye(200)*255).astype('uint8')im = Image.fromarray(arr)imrgb = Image.merge('RGB', (im, im, im))imrgb.show()
        
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      ![这里写图片描述](https://img-blog.youkuaiyun.com/20151210104248494) 
  • PIL 读取获得的图像矩阵与 numpy 下的多维数组

    import numpy as npfrom PIL import Imageimg = Image.open(open('./images/3wolfmoon.jpg'))   # Image.open 接受一个文件句柄img = np.asarray(img, dtype='float64')/255.img.shape   # (639, 516, 3)   # 做到这一步还不够,如果是彩色图像   # img.shape = (height, width, ndim)   # 并不是 numpy 中所习惯的维度配置img = img.transpose(2, 0, 1)img.shape   # (3, 639, 516)
        
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【测开求职】面试题:数据结构 吐血整理 本篇文章是笔者为准备研究生复试以及校招而写,因此主要针对问答,注重理解,而不在于细节计算。涵盖考研范围内的所有知识内容,读者可以先查看上面的链接走一遍数据结构的整体框架结构。其中,重点难点以及易混淆的知识点,笔者用其他近30篇文章进行了详述,在知识点处贴好了链接,有需要的可以查阅。 阅读详情

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