PIL

PIL：Python Imaging Library，图像标准处理库

1，图像的保存和存储，展示

from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('./b.jpg')

# 基本属性
# img.format: 返回图像的类型, eg: PNG, JPEG...
# img.mode: 返回图像的通道类型，eg：L、RGB、RGBA...
# img.size: 返回图像的大小，eg: (width, height)
print((img.format, img.mode, img.size))

# 保存图像
img.save("./d.bmp")

# 展示
img.show("name")

2，图像跟numpy的转换

img = Image.open('./a.png')

# 将图像转换为numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 将numpy转换为Image
img2 = Image.fromarray(img_arr, mode=img.mode)

3，图像转换

img = Image.open('./a.png')

# 1. 将图像转换为灰度图像
"""
def convert(self, mode=None, matrix=None, dither=None,
                palette=WEB, colors=256)
    mode=None：指定转换为什么通道的数据。 仅支持："L", "RGB" and "CMYK"
"""
# img是RGB图像
img1 = img.convert("L")  //灰色图像
img1.show()

4,数据增强

# 构建一个数据增强的对象
# Contrast: 对比度调整；Color：颜色的调整；Brightness：亮度调整；Sharpness：锐度调整
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)

for i in range(1, 8):
    factor = i / 2.0
    # 进行数据增强操作
    enhancer.enhance(factor).show("Sharpness %f" % factor)

5，去噪

类似于池化，选个最大的和最小的，作为当前像素点值

img = Image.open("noisy_xiaoren.png")
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter)//中值滤波，降噪
img.show()

还有转置，裁剪，合并等等操作，一个总结的比较好的链接

https://blog.youkuaiyun.com/zhangziju/article/details/79123275