Maneras fáciles de cargar y guardar imágenes usando PIL, OpenCV y Matplotib
26 de mayo de 2020·3 minutos de lectura
Requisitos previos:
Instale las bibliotecas PIL, OpenCV y Matplotlib.
Cargue la imagen con PIL en una nueva ventana
show() carga la imagen en una nueva ventana
from PIL import Image
img_PIL = Image.open(r'dogs-v-catsdog.1.jpg')
img_PIL.show()
Cargar imagen en línea con PIL
display() carga la imagen en línea
from IPython.display import display
from PIL import Image
img_PIL = Image.open(r'dogs-v-catsdog.1.jpg')
display(img_PIL)
Guardar imagen con PIL
Puede guardar la imagen JPEG en otro formato como PNG Ahorrar dinero() de la PIL
img_PIL.save(r'dogs-v-catsdog.1.png')
Cargar imagen con OpenCV
import cv2
image_cv2= cv2.imread(r'dogs-v-catsdog.1.png')
cv2.imshow("Dog Image using OpenCV", image_cv2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
imread() lee la imagen.
El primer parámetro es la ruta que contiene la imagen. El segundo parámetro es una bandera que nos dice cómo leer la imagen. Las opciones para el parámetro de bandera son
- cv2.IMREAD_COLOR o 1: este es el valor predeterminado y carga la imagen en color
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE o 0: carga la imagen en escala de grises
- cv2.IMREAD_UNCHANGED o -1 – Carga la imagen como tal, incluido el canal alfa.
imshow() muestra la imagen en una ventana
El primer parámetro es el nombre de la ventana y el segundo parámetro es la imagen.
waitKey() es una función de enlace de teclado.
Sí especifica un valor numérico distinto de 0, espera los milisegundos especificados para cualquier evento de teclado. Si presiona cualquier tecla, el programa continuará. Si especifica 0 como valor, espere indefinidamente
DestroyAllWindows() destruye todas las ventanas creadas.
Para destruir ciertas ventanas puedes usar destruirventana() al que le pasas el nombre de la ventana
import cv2
image_cv2= cv2.imread(r'dogs-v-catsdog.1.png')
cv2.imshow("Dog Image using OpenCV", image_cv2)
cv2.waitKey(6000)
cv2.destroyWindow("Dog Image using OpenCV")
Guarda la imagen con OpenCV
result=cv2.imwrite(r'dogs-v-catsdog.100.png’, image_cv2)
if result==True:
print(“File saved successfully”)
else:
print(“Error in saving file”)
imwrite() guarda el archivo de imagen en la ruta especificada. El primer parámetro es la ruta donde desea guardar el archivo y el segundo parámetro es la imagen a guardar.
Carga la imagen con matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inlineimage_mp= mpimg.imread(r'dogs-v-catsdog.1.jpg')
imgplot=plt.imshow(image_mp)
plt.plot()
imread() de matplotlib lee un archivo de imagen de la ruta especificada en una matriz. El segundo parámetro es opcional y especifica el formato de archivo como «JPEG» o «PNG». El valor predeterminado es «PNG».
imshow() de matplotlib muestra una matriz de datos como una imagen
también puedes usar plt.mostrar() para ver la imagen
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline
image_mp= mpimg.imread(r'dogs-v-catsdog.1.jpg’, “JPG”)
imgplot=plt.imshow(image_mp)
plt.show()
Guarde el archivo de imagen usando matplotlib
plt.savefig(r'dogs-v-catsdog.2.png')
savefig() guarda la figura actual en el archivo especificado
Conclusión:
Python tiene varias bibliotecas como OpenCV, PIL y matplotlib que se pueden usar para cargar y guardar la imagen. En el próximo artículo, aprenderá sobre diferentes técnicas de procesamiento de imágenes, p. B. rotar imágenes, eliminar el ruido de las imágenes, recortar imágenes, convertir imágenes RGB a imágenes en escala de grises y mejorar la nitidez de las imágenes.
Referencias:
Introducción a las imágenes: documentación de OpenCV Python Tutorials 1
cv2.waitKey() es una función de enlace de teclado. Su argumento es el tiempo en milisegundos. La función está esperando…
opencv-python-tutroals.readthedocs.io
Coincidencia de plantillas: OpenCV Python Tutorials 1 documentación
En este capítulo, aprenderá cómo encontrar objetos en una imagen mediante la comparación de plantillas. Verás estas características…
opencv-python-tutroals.readthedocs.io
[2021] Cargando y guardando imágenes en Python {DH}
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