pillow opencv matplotlib读写图片有什么区别

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from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

file_path = '1.png'

读彩色图像

区别：

opencv-python读出来的是BGR颜色通道的
PIL读出的是PIL类格式的，而cv和plt是numpy数组

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# 读取彩色图像 都是H×W×C
img1 = cv2.imread(file_path)  # BGR
img2 = plt.imread(file_path)  # RGB
img3 = np.array(Image.open(file_path))  # RGB

BRG和RGB格式互转

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# 用opencv-python
image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

image_bgr = cv2.cvtColor(image_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 利用数组切片 
# 因为shape是H×W×C，BGR倒着读就是RGB
image_rgb = image_bgr[:, :, ::-1]

读灰色图像

区别：

plt没法读取时设置读灰色图像，但是可以在plt.imshow()的时候设置按照灰度图显示

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# 以灰度图方式读取 
img4 = cv2.imread(file_path, flags=cv.IMREAD_GRAYSCALE)
img6 = np.array(Image.open(file_path).convert("L"))

# img5 = plt.imread(file_path) 
# plt没法以灰度方式读取，只能在imshow的时候以灰度方式显示plt.imshow(a, cmap='viridis', interpolation='nearest')

opencv的flags参数

常数	值	效果
cv2.IMREAD_COLOR	1	读取图像时保留颜色通道（默认值）
cv2.IMREAD_GRAYSCALE	0	以灰度模式读取图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED	-1	以包含 alpha 通道的方式读取图像

保存图像

matplotlib：

plt保存原理是先创建画板，然后把图像绘制上去。

这会导致保存图像出现白边，以及像素大小与想要的大小不符的现象。不推荐使用！！

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plt.imshow(image)
plt.savefig('output.png', bbox_inches='tight', transparent=True, dpi=300, figsize=(6, 4))

opencv：

简单好用

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cv2.imwrite("output.jpg", img) # img是numpy数组

pillow：

必须先转PIL对象才能保存

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# 使用PIL保存NumPy数组为图像
image = Image.fromarray(numpy_array)

# 保存图像
image.save("output.png")

显示图像

区别：

PIL调用系统默认的图片查看工具
opencv和matplotlib有自己的可视化工具，且matplotlib可以集成在Pycharm的SciView

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# PIL 
image = Image.open("image.jpg")
image.show()

# opencv 
image = cv2.imread("image.jpg")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0) # 修改等待时间可以用于展示视频帧
cv2.destroyAllWindows()

# matplotlib
plt.imshow(img)
plt.show()