Python图像基本操作有哪些

这篇文章主要介绍"Python图像基本操作有哪些"，在日常操作中，相信很多人在Python图像基本操作有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"Python图像基本操作有哪些"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

libtiff 包装器

from libtiff import TIFFtif = TIFF.open('filename.tif', mode='r')    #打开tiff文件进行读取image = tif.read_image()                     #读取图像并作为numpy数组返回for image in tif.iter_images()               #读取TIFF文件中的所有图像tif = TIFF.open('filename.tif', mode='w')    #打开tiff文件进行写入tif.write_image(image)                       #将图像写入tiff文件

Python 模块

from libtiff import TIFFfile, TIFFimagetif = TIFFfile('filename.tif')              #读取图片samples, sample_names = tiff.get_samples()tiff = TIFFimage(data, description='')tiff.write_file('filename.tif', compression='none') # or 'lzw'del tiff                                            # 刷新（释放缓存）

opencv 模块

import cv2cv2.imread("filename",flags)=====================其中：flags四种选择如下：==================IMREAD_UNCHANGED = -1 #不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。IMREAD_GRAYSCALE = 0 #转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为CV_8UC1。IMREAD_COLOR = 1     #进行转化为RGB三通道图像，图像深度转为8位IMREAD_ANYDEPTH = 2  #保持图像深度不变，进行转化为灰度图。IMREAD_ANYCOLOR = 4  #若通道数小于等于3，则保持不变；若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位对于多通道TIFF图像，若要保证图像数据的正常读取，显然要选择IMREAD_UNCHANGED

PIL 模块

from PIL import Imageimg0 = 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")  #这张图片是直接修改上张图的后缀名print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img0.format,img0.size,img0.mode))print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img1.format,img1.size,img1.mode))print ("图片格式:{0}，图片大小:{1}，图片模式:{2}".format(img2.format,img2.size,img2.mode))输出：#说明直接修改图片后缀名，图片的编码格式并没有改变图片格式:JPEG，图片大小:(245, 213)，图片模式:RGB图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr

直接修改图片格式

import PIL.Imageimport osdef 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)图片缩小

遇到分辨率大，图片文件大小并不大的文件，opencv打不开，此时用到了以下代码用来缩小图片。

• 若文件宽大于1200，（高度小于1800）以此宽度等比缩放

• 若文件高大于1800，（宽度小于1200）以此高度等比缩放

import osfrom PIL import Imageimport shutildef 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_listdef 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，关于"Python图像基本操作有哪些"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！