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. src: ndarray

   • 描述: 要调整大小的输入图像。
   • 类型: 图像数据。

2. dsize: tuple

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

3. fx: float (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. fy: float (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. interpolation: int (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")