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python保存圖片的四個常用方法_python

作者：Mr_寒路 ? 更新時間： 2022-05-01 編程語言

前言

python中圖像處理相關庫有很多，這里簡單介紹PIL、cv2、scipy.imageio 、matplotlib.image、skimage等常用庫，其中PIL庫使用最方便，cv2庫功能最強大。下面分享保存圖片的常用方法

1.PIL的保存圖片方法

path = r"./001.jpg"     #圖片路徑
img = Image.open(path)  #打開圖片
img.save("1.jpg")      #將圖片保存為1.jpg

2.opencv保存圖片

path = r"./001.jpg"     #圖片路徑
#img = cv.imdecode(np.fromfile("動漫人物_0.jpg",np.uint8))#含有中文路徑的圖片打開
img = cv2.imread(path)  #讀取圖片
cv2.imwrite("1.jpg",img)  #將圖片保存為1.jpg

3.Matplotlib保存圖片的方法

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import os

images_path = "./minist_img"

for i,img_name in enumerate(os.listdir(images_path)):
    img_path = os.path.join(images_path,img_name)
    img = cv2.imread(img_path)  #numpy的數組形式，色彩空間為BGR
    img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(img)
plt.savefig("./minist.jpg")
plt.show()

4.pytorch保存圖片

save_image(real_img,os.path.join(save_img,f"{epoch}_real.jpg"),nrow=10,padding=2,pad_value=255)

參數：

  1. tensor：4D張量，形狀為(B x C x H x W)，分別表示樣本數，通道數，圖像高度，圖像寬度
  2. nrow：每行的圖片數量，默認值為8
  3. padding：相鄰圖像之間的間隔。默認值為2
  4. normalize：如果為True，則把圖像的像素值通過range指定的最大值和最小值歸一化到0-1。默認為False
  5. range：元組，用于指定最大值和最小值。默認使用圖像像素的最大最小值。
  6. sacle_each：如果為True，就單獨對每張圖像進行normalize；如果是False，統一對所有圖像進行normalize。默認為Flase
  7. pad_value：float，上述padding會使得圖像之間留出空隙，默認為0

matplotlib 擴展：

1.圖像縮放、顯示

from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(img, 0.5) # 第二個參數如果是整數，則為百分比，如果是tuple，則為輸出圖像的尺寸
plt.imshow(img_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()

2. 將np.array保存為圖像、直接保存np.array

# 2.1 np.array=>image file
from scipy import misc
misc.imsave('img_new_sz.png', img_new_sz)
"""
from scipy import misc
# load image
lena = misc.imread('lena.png')
# 
type(lena) 
# lena.shape, lena.dtype
"""

# 2.2 np.array=>np data file
import numpy as np
np.save('img_new_sz', img_new_sz) # 會在保存的名字后面自動加上.npy
img = np.load('img_new_sz.npy') # 讀取前面保存的數組

注意： np.array數據可以通過np.save函數直接保存在磁盤上，擴展名為.npy, 通過np.load函數直接恢復； scipy.misc提供了對numpy.array格式圖像的處理函數，特別是misc.imsave函數可以直接將np.array數據保存成圖像文件。

總結?

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_47873308/article/details/113627733

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