python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结
作者:水木小僧 发布时间:2021-06-20 20:47:41
标签:python3,读取图片,灰度化
在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法。
首先导入包:
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image
方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图:
img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:")
print('大小:{}'.format(img.shape))
print("类型:%s"%type(img))
print(img)
运行结果如下图所示:
方法二:使用OpenCV,先读取图片,然后在转换为灰度图:
img = cv2.imread(imgfile)
#print(img.shape)
#print(img)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
print("cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下:")
print('大小:{}'.format(gray_img.shape))
print("类型:%s" % type(gray_img))
print(gray_img)
运行结果如下:
方法三:使用PIL库中的Image模块:
img = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片,灰度化,转换为数组,L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型
print("Image方法的结果如下:")
print('大小:{}'.format(img.shape))
print("类型:%s" % type(img))
print(img)
运行结果如下:
方法四:TensorFlow方法:
with tf.Session() as sess:
img = tf.read_file(imgfile) #读取图片,
img_data = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3) #解码
#img_data = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img, channels=3))
img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化
print('大小:{}'.format(img_data.shape))
print("类型:%s" % type(img_data))
print(img_data)
运行结果如下:
可以看出:TensorFlow的方法的结果与上面的三种方法的处理结果略有不同。所以在处理图像的时候最好保持方法的一致性,最好不要用这种方法读取完图片然后用另一种方法处理图片,以避免不必要的bug影响图片处理处理结果。
来源:https://blog.csdn.net/Tony_Stark_Wang/article/details/80006366
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