超全Python图像处理讲解(多模块实现)

前言

图像处理在现代计算机科学中有着极其广泛的应用，例如图像识别、人脸识别、自动化驾驶等领域。Python作为一种高效且易于学习的编程语言，自然成为了图像处理领域中不可或缺的一员。

本文将介绍Python图像处理的入门知识以及多个图像处理库的使用方式，其中包括但不限于：Pillow、OpenCV、matplotlib、numpy、Scikit-image等。

Pillow

安装Pillow

我们可以使用pip命令来安装Pillow：

pip install pillow

加载图像

下面演示如何使用Pillow来加载图像：

from PIL import Image

# 打开图像文件
img = Image.open("image.jpg")

# 显示图像
img.show()

调整图像大小

下面代码演示如何使用Pillow来对图像进行调整：

from PIL import Image

# 打开图像文件
img = Image.open("image.jpg")

# 调整图像大小为原来的一半
img = img.resize((img.size[0] // 2, img.size[1] // 2))

# 保存调整后的图像
img.save("image_half.jpg")

OpenCV

安装OpenCV

我们可以使用pip命令来安装OpenCV：

pip install opencv-python

加载图像

下面演示如何使用OpenCV来加载图像：

import cv2

# 加载图像文件
img = cv2.imread("image.jpg")

# 显示图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

调整图像大小

下面代码演示如何使用OpenCV来调整图像大小：

import cv2

# 加载图像文件
img = cv2.imread("image.jpg")

# 缩放图像为一半大小
resized = cv2.resize(img, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2))

# 显示调整后的图像
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)

示例说明

示例1：使用Pillow和OpenCV实现图像缩放

from PIL import Image
import cv2

# 使用Pillow加载图像
img_pillow = Image.open("image.jpg")

# 使用OpenCV加载图像
img_opencv = cv2.imread("image.jpg")

# 使用Pillow调整图像大小
resized_pillow = img_pillow.resize((img_pillow.size[0] // 2, img_pillow.size[1] // 2))

# 使用OpenCV调整图像大小
resized_opencv = cv2.resize(img_opencv, (img_opencv.shape[1] // 2, img_opencv.shape[0] // 2))

# 显示调整后的图像
resized_pillow.show()
cv2.imshow("Resized image", resized_opencv)
cv2.waitKey(0)

示例2：使用Scikit-image进行图像增强

from skimage import exposure, io

# 加载图像文件
img = io.imread("image.jpg")

# 进行直方图均衡化
img_equalized = exposure.equalize_hist(img)

# 保存均衡化后的图像
io.imsave("image_equalized.jpg", img_equalized)

结束语

本文介绍了Python图像处理入门知识以及多个图像处理库的使用方式，还示范了两个实际的图像处理应用场景，希望对读者有所帮助。