【Python】python读取，显示，保存图像的几种方法

一、PIL：Python Imaging Library（pillow）

PIL读取图片不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数np.array()进行转换，亦可用Image.fromarray()再从numpy对象转换为原来的Image对象，读取，显示，保存以及数据格式转换方法见如下代码：

from PIL import Image import numpy as np imagepath = 'img.jpg' image = Image.open(imagepath) image.show() image.save('img1.jpg') # 图片保存在项目文件夹下 二，Matplotlib

读取，显示，保存方法见如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg imagepath = 'img.jpg' image = mpimg.imread(imagepath) # 显示图片 plt.imshow(image) # 保存文件 mpimg.imsave("cat1.jpg", image) 三，OpenCV

1.直接将图像显示在窗口中，并保存。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt imagepath = 'img.jpg' image = cv2.imread(imagepath) # 保存图片 cv2.imwrite("cat2.jpg", image) # 显示图片 cv2.imshow('bgrImage', image) # 对窗口进行命名并显示 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

 

2.放置在画布中显示

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片路径 imagepath = 'img.jpg' image = cv2.imread(imagepath) # 将BGR图像转换为RGB img_1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示图形 plt.subplot() # 直接指定划分方式和位置 plt.imshow(image) #显示图像 plt.title('噪声图像') # 设置标题 plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 设置坐标轴，参数[]是不显示坐标轴 plt.show()

 由于opencv默认读取图片用的是BGR通道，所以后续处理如果用RGB通道，如matplotlib就是采用的RBG通道，则需要进行色彩转换，否则会因为不兼容导致色彩出现偏差，所以可以加上这一行代码 ：

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)，

 具体原因见我的一篇博客:【Bug】当用opencv库的imread（）函数读取图像，用matplotlib库的plt.imshow()函数显示图像时，图像色彩出现偏差问题的解决方法-CSDN博客

 当要显示多张图片的时候，需要用plt.subplot()函数对画布区域进行划分，如果没有指定参数，则默认为一个子图。详细用法见我的博客：【Python】Matplotlib-多张图像的显示-CSDN博客

显示效果如下：