第三章解析python中opencv，matpoltlib与pillow对JPG和PNG读取和写入(工具)

简介

特性	OpenCV	Matplotlib	Pillow
文件读写	cv2.imread/imwrite	plt.imread/imsave	Image.open/save
颜色空间	BGR	RGB	RGB
透明度支持	仅 PNG	PNG 和 JPG	PNG 和 JPG
压缩	有损	无损	有损/无损
适用场景	图像处理/分析	图像显示/可视化	图像处理/编辑

opencv

python 复制代码

import cv2

# 打开PNG图片文件
png_image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 使用cv2.IMREAD_UNCHANGED标志以保持透明度信息
# 打开JPG图片文件
jpg_image = cv2.imread('image.jpg')

# 创建新的图像（例如：创建一个黑色的200x200图片）
import numpy as np
new_image = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)  # 创建一个全为黑色的图像

# 保存PNG图像
cv2.imwrite('new_image.png', new_image)  
# 保存JPG图像
cv2.imwrite('new_image.jpg', new_image)

matplotlib

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

# 打开PNG图片文件
png_image = mpimg.imread('image.png')
plt.imshow(png_image)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.savefig('saved_image.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)  # 保存为PNG格式

# 打开JPG图片文件
jpg_image = mpimg.imread('image.jpg')
plt.imshow(jpg_image)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.savefig('saved_image.jpg', bbox_inches='tight', pad_inches=0)  # 保存为JPG格式

# 创建一个新的图像（例如：创建一个红色的200x200图像）
new_image = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)
new_image[:, :] = [255, 0, 0]  # 将新图像设为红色

# 保存新图像为PNG格式
plt.imshow(new_image)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.savefig('new_image.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)

# 保存新图像为JPG格式
plt.imshow(new_image)
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.savefig('new_image.jpg', bbox_inches='tight', pad_inches=0)

pillow

python 复制代码

from PIL import Image

# 打开PNG图片文件
png_image = Image.open('image.png')

# 打开JPG图片文件
jpg_image = Image.open('image.jpg')

# 创建新的图像（例如：创建一个红色的200x200图像）
new_image = Image.new('RGB', (200, 200), color = (255, 0, 0))

# 保存PNG图像
new_image.save('new_image.png')

# 保存JPG图像
new_image.save('new_image.jpg')

第三章 解析python中opencv，matpoltlib与pillow对JPG和PNG读取和写入(工具)

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