图像处理读取与numpy转换

柔光的暖阳◎ 2021-12-20 15:21 308阅读 0赞

**0. 读 存**  
Image 模块提供了 open() 函数打开图片档案，Image 类则提供了 save() 方法将图片实例保存为图片档案。

save() 函数可以以特定的图片格式保存图片档案。比如 save(‘target.jpg’, ‘JPG’) 将会以 JPG 格式将图片示例保存为 target.jpg。不过，大多数时候也可以省略图片格式。此时，save() 方法会根据文件扩展名来选择相应的图片格式。

我们以一个转换图片格式的脚本进行分析。

import os, sys
    from PIL import Image
    infile = '1.jpg'
    f, e = os.path.splitext(infile)
    Image.open(infile).save(outfile)

**1. PIL image转换成array**

img = np.asarray(image)
    img = np.array(image) ？

需要注意的是，如果出现read-only错误，并不是转换的错误，一般是你读取的图片的时候，默认选择的是"r","rb"模式有关。  
修正的办法:　手动修改图片的读取状态  
img.flags.writeable = True \# 将数组改为读写模式

**2. array转换成image**

img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    img = Image.fromarray(img.astype('uint8')).convert('RGB')

**3.shape**  
当使用PIL.Image.open()打开图片后，如果要使用img.shape函数，需要先将image形式转换成array数组

**4.PIL transpose**  
transpose有这么几种模式FLIP\_LEFT\_RIGHT ，FLIP\_TOP\_BOTTOM ，ROTATE\_90 ，ROTATE\_180 ，ROTATE\_270，TRANSPOSE ，TRANSVERSE  
eg. img.transpose(Image.FLIP\_LEFT\_RIGHT )  
example:[https://www.cnblogs.com/huipengbo/p/9774747.html][https_www.cnblogs.com_huipengbo_p_9774747.html]

比较：numpy transpose

import numpy as np 
    arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) 
    arr.transpose(2,0,1)

transpose（2,0,1）就是读入第三维的数作为第一维的值，读入第一维的数作为第二维，读入第二维的数作为第三维，如果再高维，就再按照输入的读取顺序来读

**5.Image\_name.rotate 图象旋转**：

nearest neighbour

Image.BILINEAR：linear interpolation

Image.BICUBIC：cubic spline interpolation

Image.LANCZOS：a high-quality downsa

参考:  
[https://www.twblogs.net/a/5c2245eabd9eee16b4a775c9（常见操作）][https_www.twblogs.net_a_5c2245eabd9eee16b4a775c9]  
[https://blog.csdn.net/ybcrazy/article/details/81206411][https_blog.csdn.net_ybcrazy_article_details_81206411]  
[https://blog.csdn.net/qq\_30159015/article/details/80070514][https_blog.csdn.net_qq_30159015_article_details_80070514]  
[http://www.manongjc.com/article/45803.html][http_www.manongjc.com_article_45803.html]

pytorch 模型保存,权重保存,导入,权重的结构,预训练权重导入(模型一致/模型部分一致)  
torch.manual\_seed(args.seed)[https://blog.csdn.net/zh515858237/article/details/83901179][https_blog.csdn.net_zh515858237_article_details_83901179]

[https://blog.csdn.net/GeorgeAI/article/details/81035422][https_blog.csdn.net_GeorgeAI_article_details_81035422]  
glob

[https://www.cnblogs.com/wainiwann/archive/2012/05/09/2493414.html][https_www.cnblogs.com_wainiwann_archive_2012_05_09_2493414.html]  
gdal

[https_www.cnblogs.com_huipengbo_p_9774747.html]: https://www.cnblogs.com/huipengbo/p/9774747.html
[https_www.twblogs.net_a_5c2245eabd9eee16b4a775c9]: https://www.twblogs.net/a/5c2245eabd9eee16b4a775c9%EF%BC%88%E5%B8%B8%E8%A7%81%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%89
[https_blog.csdn.net_ybcrazy_article_details_81206411]: https://blog.csdn.net/ybcrazy/article/details/81206411
[https_blog.csdn.net_qq_30159015_article_details_80070514]: https://blog.csdn.net/qq_30159015/article/details/80070514
[http_www.manongjc.com_article_45803.html]: http://www.manongjc.com/article/45803.html
[https_blog.csdn.net_zh515858237_article_details_83901179]: https://blog.csdn.net/zh515858237/article/details/83901179
[https_blog.csdn.net_GeorgeAI_article_details_81035422]: https://blog.csdn.net/GeorgeAI/article/details/81035422
[https_www.cnblogs.com_wainiwann_archive_2012_05_09_2493414.html]: https://www.cnblogs.com/wainiwann/archive/2012/05/09/2493414.html