skimage提供了io模块,顾名思义,这个模块是用来图片输入输出操作的。为了方便练习,也提供一个data模块,里面嵌套了一些示例图片,我们可以直接使用。

引入skimage模块可用:

1
from skimage import io

一、从外部读取图片并显示

读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径。显示图片使用skimage.io.imshow(arr)函数,带一个参数,表示需要显示的arr数组(读取的图片以numpy数组形式计算)。

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg')
io.imshow(img)

读取单张灰度图片,使用skimage.io.imread(fname,as_grey=True)函数,第一个参数为图片路径,第二个参数为as_grey, bool型值,默认为False

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg',as_grey=True)
io.imshow(img)

二、程序自带图片

skimage程序自带了一些示例图片,如果我们不想从外部读取图片,就可以直接使用这些示例图片:

astronaut

宇航员图片

coffee

一杯咖啡图片

lena

lena美女图片

camera

拿相机的人图片

coins

硬币图片

moon

月亮图片

checkerboard

棋盘图片

horse

马图片

page

书页图片

chelsea

小猫图片

hubble_deep_field

星空图片

text

文字图片

clock

 时钟图片

immunohistochemistry

结肠图片

 

 

显示这些图片可用如下代码,不带任何参数

from skimage import io,data
img=data.lena()
io.imshow(img)

图片名对应的就是函数名,如camera图片对应的函数名为camera(). 这些示例图片存放在skimage的安装目录下面,路径名称为data_dir,我们可以将这个路径打印出来看看:

from skimage import data_dir
print(data_dir)

显示为: D:\Anaconda3\lib\site-packages\skimage\data

也就是说,下面两行读取图片的代码效果是一样的:

from skimage import data_dir,data,io
img1=data.lena() #读取lean图片
img2=io.imread(data_dir+'/lena.png') #读取lena图片

三、保存图片

使用io模块的imsave(fname,arr)函数来实现。第一个参数表示保存的路径和名称,第二个参数表示需要保存的数组变量。

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
io.imshow(img)
io.imsave('d:/cat.jpg',img)

保存图片的同时也起到了转换格式的作用。如果读取时图片格式为jpg图片,保存为png格式,则将图片从jpg图片转换为png图片并保存。

四、图片信息

如果我们想知道一些图片信息,可以在spyder编辑器的右上角显示:

也可以直接以程序方式打印输出

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img)) #显示类型
print(img.shape) #显示尺寸
print(img.shape[0]) #图片宽度
print(img.shape[1]) #图片高度
print(img.shape[2]) #图片通道数
print(img.size) #显示总像素个数
print(img.max()) #最大像素值
print(img.min()) #最小像素值
print(img.mean()) #像素平均值

测试:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Nov 13 16:35:04 2016 @author: ranjiewen
""" #python数字图像处理(2):图像的读取、显示与保存
from skimage import io,data
from skimage import data_dir
img=io.imread('F:/BMP/lena.bmp',as_grey=False)
#skimage程序自带一些示例图片
img1=data.astronaut();
print data_dir
img2=io.imread(data_dir+'/camera.png')
io.imshow(img1)
#io.imshow(img2)
io.imsave('f:/came.jpg',img1)
print type(img1)
print img1.shape

图像像素的访问与裁剪

图片读入程序中后,是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用。对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问。

彩色图片访问方式为:

img[i,j,c]

i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2)。坐标是从左上角开始。

灰度图片访问方式为:

gray[i,j]

例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
pixel=img[20,30,1]
print(pixel)

输出为129

例2:显示红色单通道图片

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
R=img[:,:,0]
io.imshow(R)

除了对像素进行读取,也可以修改像素值。

例3:对小猫图片随机添加椒盐噪声

from skimage import io,data
import numpy as np
img=data.chelsea() #随机生成5000个椒盐
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
x=np.random.randint(0,rows)
y=np.random.randint(0,cols)
img[x,y,:]=255 io.imshow(img)

这里用到了numpy包里的random来生成随机数,randint(0,cols)表示随机生成一个整数,范围在0到cols之间。

用img[x,y,:]=255这句来对像素值进行修改,将原来的三通道像素值,变为255

通过对数组的裁剪,就可以实现对图片的裁剪。

例4:对小猫图片进行裁剪

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
roi=img[80:180,100:200,:]
io.imshow(roi)

对多个像素点进行操作,使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。下面是有关灰度图像的一些例子:

img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行

img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100

img[:100,:50].sum() # 计算前 100 行、前 50 列所有数值的和

img[50:100,50:100] # 50~100 行,50~100 列(不包括第 100 行和第 100 列)

img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值

img[:,-1] # 最后一列

img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行

最后我们再看两个对像素值进行访问和改变的例子:

例5:将lena图片进行二值化,像素值大于128的变为1,否则变为0

from skimage import io,data,color
img=data.lena()
img_gray=color.rgb2gray(img)
rows,cols=img_gray.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if (img_gray[i,j]<=0.5):
img_gray[i,j]=0
else:
img_gray[i,j]=1
io.imshow(img_gray)

这个例子,使用了color模块的rgb2gray()函数,将彩色三通道图片转换成灰度图。转换结果为float64类型的数组,范围为[0,1]之间。

例6:

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
reddish = img[:, :, 0] >170
img[reddish] = [0, 255, 0]
io.imshow(img)

这个例子先对R通道的所有像素值进行判断,如果大于170,则将这个地方的像素值变为[0,255,0], 即G通道值为255,R和B通道值为0。

##python数字图像处理:图像像素的访问与裁剪
#from skimage import io,data
#img=data.chelsea()
#pixel=img[20,30,2]
##print pixel
##R=img[:,:,0]
##io.imshow(R)
#import numpy as np
#rows,cols,dims=img.shape
#for i in range(5000):
# x=np.random.randint(0,rows)
# y=np.random.randint(0,cols)
# img[x,y,:]=255
##io.imshow(img)
#
#roi=img[80:180,100:200,:]
#io.imshow(roi) #将lena图片进行二值化,像素值大于128的变为1,否则变为0
from skimage import io,data,color
img=data.astronaut()
img_gray=color.rgb2gray(img)
rows,cols=img_gray.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if img_gray[i,j]<=0.5:
img_gray[i,j]=0
else:
img_gray[i,j]=1
#io.imshow(img_gray) img1=data.chelsea()
reddish=img1[:,:,0]>170
img1[reddish]=[0,255,0]
io.imshow(img1)

Python--图像处理(2)的更多相关文章

  1. Python图像处理库:Pillow 初级教程

    Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html ...

  2. Python图像处理之验证码识别

      在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract ...

  3. 【python图像处理】图像的缩放、旋转与翻转

    [python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图 ...

  4. Python图像处理库(1)

    转自:http://www.ituring.com.cn/tupubarticle/2024 第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Py ...

  5. Python图像处理库:PIL中Image,ImageDraw等基本模块介绍

    Python图像处理库:PIL中Image,ImageDraw等基本模块介绍 标签: 图像处理PILPYTHON 2016-08-19 10:58 461人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 其他 ...

  6. Python图像处理库PIL中图像格式转换(一)

    在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法. 所以,在做图像处理之前,我们须要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及事实上现.本文基于这个需求.使用python中的图像处理库PIL ...

  7. python 图像处理中二值化方法归纳总结

    python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: ...

  8. python图像处理:一福变五福

    快过年了,各种互联网产品都出来撒红包.某宝一年一度的“集五福活动”更是成为每年的必备活动之一. 虽然到最后每人大概也就分个两块钱,但作为一个全民话题,大多数人还是愿意凑凑热闹. 毕竟对于如今生活在大城 ...

  9. Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像

    前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需 ...

  10. Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理

    前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像 ...

随机推荐

  1. Python-S9—Day86-ORM项目实战之会议室预定相关

    01 会议室预定1 02 会议室预定2 03 会议室预定3 04 会议室预定4 05 会议室预定5 06 会议室预定6 01 会议室预定1 1.1 项目的架构目录: 1.2 使用Pycharm创建Dj ...

  2. 史林枫:C#.NET利用ffmpeg操作视频实战(格式转换,加水印 一步到位)

    ffmpeg.exe是大名鼎鼎的视频处理软件,以命令行参数形式运行.网上也有很多关于ffmpeg的资料介绍.但是在用C#做实际开发时,却遇到了几个问题及注意事项,比如如何无损处理视频?如何在转换格式的 ...

  3. setTimeOut传参数

    最近,因项目需要,需要实现setTimeOut传参数的功能,搜索了很多的资源.终于找到一个比较好的方法了,记录下来,与大家分享. 无论是window.setTimeOut还是window.setInt ...

  4. AngularJs 特性 之 指令系统

    <!DOCTYPE html> <html ng-app="myApp"> <head> <meta charset="utf- ...

  5. Redis Cluster管理

    author:JevonWei 版权声明:原创作品 Redis 3开始支持了Cluster模式,增强了Redis的水平扩展能力,Redis Cluster的节点分片通过hash slot实现,每个节点 ...

  6. BZOJ 4460 [Jsoi2013]广告计划 ——Bitset 后缀自动机

    发现n比较小,直接枚举答案,然后发现连续的一段是确定的,然后我们只需要判断每个位置是否有这个连续的一段就好了 发现起点不同,最后的位置可能会有差距,所以DP一下就好了 然后用0表示未折返,1表示从最下 ...

  7. [canvas入坑2]模糊效果

    查看效果请到 http://philippica.github.io/  点击blur 模糊效果比较好的应该是高斯模糊,一个点的值变成了以该点为圆心的一个圆内所有像素的加权平均,权重由二维正态分布计算 ...

  8. 急速安装Ubuntu/windows双操作系统

    本文出自:http://www.cnblogs.com/svitter FAQ 因为很多人都不看FAQ,比如像我,所以直接把FAQ写在最前面,然后把正文卸载最后面逼你看- - 常用软件下载(官网) d ...

  9. jquery 跳转页面传值的问题

    关于 跳转页面传值的问题 1. 目前最多的是使用 ajax 方法 //举例 ajax 传值,举例: $.ajax({ type : "post", url : "save ...

  10. NKOI 1469 通向自由的钥匙

    P1469通向自由的钥匙 时间限制 : 10000 MS   空间限制 : 65536 KB 问题描述 通向自由的钥匙被放n个房间里,这n个房间由n-1条走廊连接.但是每个房间里都有特别的保护魔法,在 ...