python 图像处理:图像的读取、显示与保存

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

skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ，它对scipy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。它是由python语言编写的，由scipy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下：

子模块名称	主要实现功能
io	读取、保存和显示图片或视频
data	提供一些测试图片和样本数据
color	颜色空间变换
filters	图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
draw	操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等
transform	几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等
morphology	形态学操作，如开闭运算、骨架提取等
exposure	图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等
feature	特征检测与提取等
measure	图像属性的测量，如相似性或等高线等
segmentation	图像分割
restoration	图像恢复
util	通用函数

用到一些图片处理的操作函数时，需要导入对应的子模块，如果需要导入多个子模块，则用逗号隔开，如：

from skimage import io,data,color

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:Anaconda3libsite-packagesskimagedata

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

 

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