影象的讀取,顯示與儲存(基於skimage模組)
阿新 • • 發佈:2018-11-11
一 skiamge模組
skimage包的全稱是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它對scipy.ndimage進行了擴充套件,提供了更多的圖片處理功能。它是由python語言編寫的,由scipy 社群開發和維護。skimage包由許多的子模組組成,各個子模組提供不同的功能。主要子模組列表如下:
子模組名稱 | 主要實現功能 |
io | 讀取、儲存和顯示圖片或視訊 |
data | 提供一些測試圖片和樣本資料 |
color |
顏色空間變換 |
filters | 影象增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等 |
draw | 操作於numpy陣列上的基本圖形繪製,包括線條、矩形、圓和文字等 |
transform | 幾何變換或其它變換,如旋轉、拉伸和拉東變換等 |
morphology | 形態學操作,如開閉運算、骨架提取等 |
exposure | 圖片強度調整,如亮度調整、直方圖均衡等 |
feature | 特徵檢測與提取等 |
measure |
影象屬性的測量,如相似性或等高線等 |
segmentation | 影象分割 |
restoration | 影象恢復 |
util | 通用函式 |
用到一些圖片處理的操作函式時,需要匯入對應的子模組,如果需要匯入多個子模組,則用逗號隔開,如:
from skimage import io,data,color
二 從外部讀取圖片並顯示
2.1 彩色圖片
- 讀取單張彩色RGB圖片,使用skimage.io.imread(fname)函式,帶一個引數,表示需要讀取的檔案路徑。
- 顯示圖片使用skimage.io.imshow(arr)函式,帶一個引數,表示需要顯示的arr陣列(讀取的圖片以numpy陣列形式計算)。
from skimage import io
img=io.imread('d:\\楊冪.jpg')
io.imshow(img)
結果如下圖所示:
2.1 灰度圖片
- 讀取使用skimage.io.imread(fname,as_grey=True)函式,第一個引數為圖片路徑,第二個引數為as_grey, bool型值,預設為False。
- 顯示圖片使用skimage.io.imshow(arr)函式,帶一個引數,表示需要顯示的arr陣列(讀取的圖片以numpy陣列形式計算)。
from skimage import io
img = io.imread("d:/楊冪灰度圖.png",as_grey = True)
io.imshow(img)
結果如下所示:
三 程式自帶圖片讀取與顯示
skimage程式自帶了一些示例圖片,如果我們不想從外部讀取圖片,就可以直接使用這些示例圖片:
astronaut |
宇航員圖片 | coffee |
一杯咖啡圖片 | lena |
lena美女圖片 |
camera |
拿相機的人圖片 | coins |
硬幣圖片 | moon |
月亮圖片 |
checkerboard |
棋盤圖片 | horse |
馬圖片 | page |
書頁圖片 |
chelsea |
小貓圖片 | hubble_deep_field |
星空圖片 | text |
文字圖片 |
clock |
時鐘圖片 | immunohistochemistry |
結腸圖片 |
|
舉例如下:
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
io.imshow(img)
結果如下所示:
圖片名對應的就是函式名,如camera圖片對應的函式名為camera()。
四 儲存圖片
使用io模組的imsave(fname,arr)函式來實現。第一個引數表示儲存的路徑和名稱,第二個引數表示需要儲存的陣列變數。
from skimage import io,data
img=data.chelsea()
io.imshow(img)
io.imsave('d:/cat.jpg',img)
結果如下所示:
五 圖片的資訊
如果我們想知道一些圖片資訊,可以通過Variable explorer讀取:
當然我們也可以通過程式獲得:
from skimage import io,data
img=data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img)) #顯示型別
print(img.shape) #顯示尺寸
print(img.shape[0]) #圖片寬度
print(img.shape[1]) #圖片高度
print(img.shape[2]) #圖片通道數
print(img.size) #顯示總畫素個數
print(img.max()) #最大畫素值
print(img.min()) #最小畫素值
print(img.mean()) #畫素平均值
結果如下所示:
(300, 451, 3)
300
451
3
405900
231
0
115.305141661