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图像预处理(基础功能)

2024/12/22 0:18:28 来源:https://blog.csdn.net/2303_77275067/article/details/140584938  浏览:    关键词:图像预处理(基础功能)

OpenCV

读取图像:

img = cv2.imread(文件名,[显示控制参数])  #读取图像
cv2.imread(filename, flags=cv2.IMREAD_COLOR)
filename: str

描述: 需要读取的图像文件的路径和文件名。
类型: 字符串。
flags: int (可选)

描述: 图像的读取模式。这个参数决定了图像如何被读入:
cv2.IMREAD_COLOR 或 1: 读取彩色图像(默认值)。图像将被读入为一个三通道的 BGR 图像。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE 或 0: 读取灰度图像。图像将被读入为一个单通道的灰度图像。
cv2.IMREAD_UNCHANGED 或 -1: 读取图像及其 alpha 通道(如果存在)。图像将被读入为一个包括所有##通道的图像(通常为 BGRA)。*/
 

调整大小

cv2.resize(src, dsize, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
参数说明:
  1. srcndarray

    • 描述: 要调整大小的输入图像。
    • 类型: 图像数据。
  2. dsizetuple

    • 描述: 输出图像的尺寸 (宽度, 高度)
    • 类型: 元组。
  3. fxfloat (可选)

    • 描述: 水平缩放因子。如果 dsize 被指定,这个参数可以忽略。
    • 类型: 浮点数。
  4. fyfloat (可选)

    • 描述: 垂直缩放因子。如果 dsize 被指定,这个参数可以忽略。
    • 类型: 浮点数。
  5. interpolationint (可选)

    • 描述: 插值方法。用于图像大小调整的插值算法。常用选项包括:
      • cv2.INTER_LINEAR: 双线性插值(默认值)。
      • cv2.INTER_NEAREST: 最近邻插值。
      • cv2.INTER_CUBIC: 三次插值。
      • cv2.INTER_LANCZOS4: Lanczos 插值。

展示图片

cv2.imshow(窗口名,图像名)           #显示图像
#示例
cv2.imshow(demo,img)
cv2.waitKey(2000)       #显示时间2000ms
cv2.destroyAllWindows()#清除所有窗口#图像保存
cv2.imwrite(文件地址,文件名)
cv2.imwrite("/home/test.jpg",img)
  1. 读取图片:使用 cv2.imread() 函数读取图像。
  2. 显示图片:使用 cv2.imshow() 函数显示读取的图像。
  3. 等待用户按键:使用 cv2.waitKey() 函数等待用户的按键输入。如果参数为0,则无限等待,直到用户按下某个键。
  4. 关闭窗口:使用 cv2.destroyAllWindows() 函数关闭所有打开的窗口。

PIL

打开和保存

from PIL import Image# 打开图像
img = Image.open("example.jpg")# 保存图像
img.save("example_copy.png")

裁剪缩放旋转翻转

# 裁剪图像
left = 100
top = 100
right = 400
bottom = 400
cropped_img = img.crop((left, top, right, bottom))# 调整图像大小
resized_img = img.resize((200, 200))# 旋转图像
rotated_img = img.rotate(90)# 水平翻转图像
flipped_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
resize
from PIL import Image# 打开图像文件
img = Image.open("example.jpg")# 指定新的尺寸 (宽度, 高度)
new_size = (200, 200)# 使用resize()方法调整图像大小
resized_img = img.resize(new_size)# 保存调整后的图像
resized_img.save("resized_example.jpg")# 显示调整后的图像
resized_img.show()

转换模式:如RGB、L mode(灰度图像)等

# 转换为灰度图像
gray_img = img.convert("L")# 转换为RGBA图像(带透明度)
rgba_img = img.convert("RGBA")

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