python数字图像处理skimage读取显示与保存图片

目录
  • 引言
  • 一、从外部读取图片并显示
  • 二、程序自带图片
  • 三、保存图片
  • 四、图片信息

引言

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：

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

结果输出：

<class 'numpy.ndarray'>
(300, 451, 3)
300
451
3
405900
231
0
115.305141661

以上就是python数字图像处理skimage读取显示与保存图片的详细内容，更多关于python skimage读取显示保存图片的资料请关注我们其它相关文章！

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