使用python進行影象處理程式設計很方便，讀取圖片，顯示圖片，儲存圖片

1、opencv
2、PIL(pillow)
3、matplotlib
4、scipy
5、skimage

1、opencv圖片基本操作

圖片就是矩陣，矩陣就是圖片 真彩圖片是BGR格式
重要的事情說三遍：用opencv讀取的圖片格式是numpy！！！彩色圖片維度是（高度，寬度，通道數）！！！資料型別是uint8！！！
程式碼如下：

import cv2
import numpy as np  

img_name = r"C:\Users\Administrator\Desktop\machine_learning\face_study\pos\1.jpg"
 

img = cv2.imread(img_name)      # 讀取圖片
cv2.imshow("figure1", img)      # 顯示圖片
filename = img_name             # 儲存圖片的檔案
cv2.imwrite(filename, img)      # 儲存圖片

# h: 高  w: 寬  c:  通道數
h , w, c = img.shape
print(img.shape)   # (h, w, c)
# 顯示影象的上面一半
cv2.imshow("figure1_up", img[0:(int)(h/2)])
# cv2.imshow("figure1_up", img[0:(int)(h/2),:,:])   # 等價於上面一行程式碼
 

cv2.waitKey()

opencv的坑

別跳！！！
opencv對於讀進來的圖片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！謹記！

#opencv讀入的矩陣是BGR，如果想轉為RGB，可以這麼轉
img4 = cv2.imread('1.jpg')
img4 = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_BGR2RGB)

2、PIL圖片處理基本操作

PIL是矩陣進行封裝的東西

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open(img_name)
img.show() # 顯示圖片
 


gray = Image.open(img_name).convert('L')
gray.show()

print(img.format)
print(img.size)  # 注意，省略了通道 (w，h)
print(img.mode)  # L為灰度圖，RGB為真彩色,RGBA為加了透明通道

# pillow讀進來的圖片不是矩陣，我們將圖片轉換為矩陣
arr = np.array(img)
print(arr.shape)
print(arr.dtype)
print(arr)

# 矩陣再轉換為圖片
new_img = Image.fromarray(arr)
new_img.save("1.jpg")

cv2.waitKey()

3、matplotlib圖片操作教程

圖片就是矩陣，矩陣就是圖片 真彩圖片是RGB格式

plt.imread讀入的就是一個矩陣，跟opencv一樣，但彩圖讀進的是RGB，與opencv有區別

無論用什麼庫讀入函式，只要將讀入的圖片轉換為矩陣，就可以用matplotlib進行操作

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


img_name = r"C:\Users\Administrator\Desktop\machine_learning\face_study\pos\1.jpg"
image = plt.imread(img_name)   # 讀取圖片
plt.imshow(image)              # 顯示圖片
plt.axis('off')
plt.savefig("1.jpg")           # 儲存圖片
plt.show()


#plt.imread讀入的就是一個矩陣，跟opencv一樣，但彩圖讀進的是RGB，與opencv有區別
print(image.shape) # (h,w,c)
print(image.size)
print(image.dtype)
print(image)

說明：對於matplotlib矩陣就是圖片 圖片就是矩陣

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.zeros((2,2,3),dtype=np.uint8)

img[0,0] = [255,0,0]      # 紅色
img[0,1] = [0,255,0]      # 綠色
img[1,0] = [0,0,255]      # 藍色

plt.imshow(img)
plt.show()