基础读写

图片读取

读取单张彩色rgb图片，使用 skimage.io.imread(fname) 函数,带一个参数，表示需要读取的文件路径。显示图片使用 skimage.io.imshow(arr) 函数，带一个参数，表示需要显示的arr数组（读取的图片以numpy数组形式计算）。

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg')
io.imshow(img)

读取单张灰度图片，使用 skimage.io.imread(fname，as_grey=True) 函数，第一个参数为图片路径，第二个参数为as_grey, bool型值，默认为False。

from skimage import io
img=io.imread('d:/dog.jpg',as_grey=True)
io.imshow(img)

内置图片

skimage程序自带了一些示例图片，如果我们不想从外部读取图片，就可以直接使用这些示例图片：

astronaut     航员图片      coffee     一杯咖啡图片
lena          lena美女图片   camera   拿相机的人图片
coins           硬币图片     moon    月亮图片
checkerboard   棋盘图片       horse   马图片
page   书页图片              chelsea   小猫图片
hubble_deep_field    星空图片   text   文字图片
clock    时钟图片   immunohistochemistry   结肠图片

显示这些图片可用如下代码，不带任何参数：

from skimage import io, data
img=data.lena()
io.imshow(img)

图片名对应的就是函数名，如camera图片对应的函数名为camera().这些示例图片存放在skimage的安装目录下面，路径名称为data_dir,我们可以将这个路径打印出来看看：

from skimage import data_dir
print(data_dir)

保存图片

使用io模块的 imsave(fname,arr) 函数来实现。第一个参数表示保存的路径和名称，第二个参数表示需要保存的数组变量。

from skimage import io,data
img=data.chelsea()
io.imshow(img)
io.imsave('d:/cat.jpg',img)

保存图片的同时也起到了转换格式的作用。如果读取时图片格式为jpg图片，保存为png格式，则将图片从jpg图片转换为png图片并保存。

图片属性

其他的skimage中常用的图片属性的方法有：

from skimage import io, data
img = data.chelsea()
io.imshow(img)
print(type(img))  # 显示类型
print(img.shape)  # 显示尺寸
print(img.shape[0])  # 图片高度
print(img.shape[1])  # 图片宽度
print(img.shape[2])  # 图片通道数
print(img.size)   # 显示总像素个数
print(img.max())  # 最大像素值
print(img.min())  # 最小像素值
print(img.mean()) # 像素平均值
print(img[0][0])# 图像的像素值

# 获取图像的灰度值范围
width = img.size[0]
height = img.size[1]

# 输出图片的像素值
count = 0
for i in range(0, width):
    for j in range(0, height):
        if img.getpixel((i, j))>=0 and img.getpixel((i, j))<=255:
            count +=1
print count
print(height*width)

图像的批量处理

有些时候，我们不仅要对一张图片进行处理，可能还会对一批图片处理。这时候，我们可以通过循环来执行处理，也可以调用程序自带的图片集合来处理。

批量读取

图片集合函数为：

skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)

这个函数是放在io模块内的，带两个参数，第一个参数load_pattern,表示图片组的路径，可以是一个str字符串。第二个参数load_func是一个回调函数，我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread()，即默认这个函数是批量读取图片。先看一个例子：

import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str=data_dir + '/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))

显示结果为25,说明系统自带了25张png的示例图片，这些图片都读取了出来，放在图片集合coll里。如果我们想显示其中一张图片，则可以在后加上一行代码：

io.imshow(coll[10])

如果一个文件夹里，我们既存放了一些jpg格式的图片，又存放了一些png格式的图片，现在想把它们全部读取出来，该怎么做呢?

import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))

注意这个地方’d:/pic/.jpg:d:/pic/.png’，是两个字符串合在一起的，第一个是’d:/pic/.jpg’,第二个是’d:/pic/.png’，合在一起后，中间用冒号来隔开，这样就可以把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的图片都读取出来。如果还想读取存放在其它地方的图片，也可以一并加进去，只是中间同样用冒号来隔开。

批量处理

io.ImageCollection()这个函数省略第二个参数，就是批量读取。如果我们不是想批量读取，而是其它批量操作，如批量转换为灰度图，那又该怎么做呢？那就需要先定义一个函数，然后将这个函数作为第二个参数，如：

from skimage import data_dir,io,color
def convert_gray(f):
       rgb=io.imread(f)
       return color.rgb2gray(rgb)

str=data_dir+'/*.png'
coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
io.imshow(coll[10])

视频处理

这种批量操作对视频处理是极其有用的，因为视频就是一系列的图片组合：

from skimage import data_dir,io,color
class AVILoader:
        video_file = 'myvideo.avi'
        def __call__(self, frame):
                return video_read(self.video_file, frame)
avi_load = AVILoader()

frames = range(0, 1000, 10) # 0, 10, 20, ...ic =io.ImageCollection(frames, load_func=avi_load)

这段代码的意思，就是将myvideo.avi这个视频中每隔10帧的图片读取出来，放在图片集合中。得到图片集合以后，我们还可以将这些图片连接起来，构成一个维度更高的数组，连接图片的函数为：

skimage.io.concatenate_images(ic)

带一个参数，就是以上的图片集合，如：

from skimage import data_dir,io,color
coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
mat=io.concatenate_images(coll)

使用concatenate_images(ic)函数的前提是读取的这些图片尺寸必须一致，否则会出错。我们看看图片连接前后的维度变化：

from skimage import data_dir,io,color
coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
print(len(coll)) #连接的图片数量
print(coll[0].shape) #连接前的图片尺寸，所有的都一样
mat=io.concatenate_images(coll)
print(mat.shape) #连接后的数组尺寸

2
(870, 580, 3)
(2, 870, 580, 3)

可以看到，将2个3维数组，连接成了一个4维数组。如果我们对图片进行批量操作后，想把操作后的结果保存起来，也是可以办到的。例：把系统自带的所有png示例图片，全部转换成256256的jpg格式灰度图，保存在d:/data/文件夹下。改变图片的大小，我们可以使用tranform模块的resize()函数：

from skimage import data_dir,io,transform,color
import numpy as np
def convert_gray(f):
        rgb=io.imread(f) #依次读取rgb图片
        gray=color.rgb2gray(rgb) #将rgb图片转换成灰度图
        dst=transform.resize(gray,(256,256)) #将灰度图片大小转换为256*256
        return dst str=data_dir+'/*.png'
coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
for i in range(len(coll)):
    io.imsave('d:/data/'+np.str(i)+'.jpg',coll[i]) #循环保存图片

最近更新于0001-01-01