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Python 玩轉(zhuǎn)圖像格式轉(zhuǎn)換操作

 更新時(shí)間:2021年03月08日 16:49:38   作者:cheneypku  
這篇文章主要介紹了Python 玩轉(zhuǎn)圖像格式轉(zhuǎn)換方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

最近在做圖片相關(guān)的工作,面對(duì)各種格式的圖片轉(zhuǎn)換,在OpenCV跟Pillow之間來回切換。覺得有必要把這些東西記錄下來,以備不時(shí)之需。

首先介紹一下圖片的常見三種存儲(chǔ)格式。

1、圖片的存儲(chǔ)格式

不同的場(chǎng)景,經(jīng)常會(huì)使用不同存儲(chǔ)格式的圖片。

在給人們展示時(shí),一般是采用文件的方式進(jìn)行存儲(chǔ),常見的有jpg,png,jpeg等等文件格式,便于人們區(qū)分理解。

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中傳輸時(shí),一般是采用字節(jié)流的方式進(jìn)行存儲(chǔ),常見的有base64編碼的圖片字節(jié)流,便于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)傳輸。

在計(jì)算機(jī)對(duì)圖片進(jìn)行處理時(shí),一般是采用矩陣的方式進(jìn)行存儲(chǔ),通常是3維矩陣(channels, height, weight), 矩陣上的每個(gè)元素表示圖片在該位置的像素值,介于[0,255]

本文的重點(diǎn)是講解如何通過python實(shí)現(xiàn)以上三種圖片格式的轉(zhuǎn)換。

2、OpenCV & Pillow

OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library,是一個(gè)跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),由Intel發(fā)起參與的一個(gè)開源項(xiàng)目。支持python, C, C++等多種編程語言。

Pillow是Python 圖像處理庫(kù)。詳細(xì)介紹參見

3、 圖片格式轉(zhuǎn)換

3.1 文件——base64

本小節(jié)介紹分別使用opencv和pillow實(shí)現(xiàn)文件格式跟base64字節(jié)流的轉(zhuǎn)換。

3.1.1 文件轉(zhuǎn)base64

先讀入圖片,然后使用base64進(jìn)行編碼,代碼如下

# file to base64
def file2base64(image_path):
 f = open(image_path, 'rb')
 base64_encode = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
 return base64_encode

輸入圖片如下圖所示:

輸出base64編碼內(nèi)容為:

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'

3.1.2 bas64轉(zhuǎn)文件

OpenCV

# base64 to file with opencv
def base642file_cv(base64_encode):
 base64_decode = base64.b64decode(base64_encode)
 img_array = np.fromstring(base64_decode, np.uint8)
 img = cv2.imdecode(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 cv2.imwrite('base64_cv.jpg', img)

Pillow

# base64 to file with pillow
def base642file_pil(base64_encode):
 base64_decode = base64.b64decode(base64_encode)
 img = BytesIO(base64_decode)
 img = Image.open(img)
 img.save('base64_pil.jpg')

3.2 文件——矩陣(數(shù)組)

3.2.1 文件轉(zhuǎn)矩陣

OpenCV

# file to matrix with opencv 
def file2matrix_cv(image_path):
 img = cv2.imread(image_path)
 return img

Pillow

# file to matrix with pillow 
def file2matrix_pil(image_path):
 img = Image.open(image_path)
 return np.asarray(img)[:, :, ::-1]

3.2.2 矩陣轉(zhuǎn)文件

OpenCV

# matrix to file with opencv
def matrix2file_cv(mat): #mat必須是file2matrix_cv生成的,否則會(huì)出現(xiàn)顏色錯(cuò)誤
 img = np.array(mat)
 cv2.imwrite('mat2file_cv.jpg', img)

Pillow

# matrix to file with pillow
def matrix2file_pil(mat): # mat必須是file2matrix_pil生成的,否則會(huì)出現(xiàn)顏色錯(cuò)誤
 img = np.array(mat)
 img_pil = Image.fromarray(img)
 img_pil.save('mat2file_pil.jpg')

3.3 base64——矩陣(數(shù)組)

3.3.1 base64轉(zhuǎn)矩陣

OpenCV

# base64 to numpy array with opencv
def bas642mat_cv(base64_encode):
 base64_decode = base64.b64decode(base64_encode)
 img_array = np.fromstring(base64_decode, np.uint8)
 img = cv2.imdecode(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 return img

Pillow

# base64 to numpy array with pillow
def base642mat_pil(base64_encode):
 base64_decode = base64.b64decode(base64_encode)
 img_pil = Image.open(BytesIO(base64_decode))
 return np.asarray(img_pil)

3.3.2 矩陣轉(zhuǎn)base64

OpenCV

# numpy array to base64 with opencv
def mat2base64_cv(mat):
 retval, img_buffer = cv2.imencode('.jpg', mat)
 b64encode = base64.b64encode(img_buffer).decode('utf-8')
 return b64encode

Pillow

# numpy array to base64 with pillow
def mat2base64_pil(mat):
 img = np.array(mat)
 img_pil = Image.fromarray(img)
 buff = BytesIO()
 img_pil.save(buff, format="JPEG")
 return base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8")

補(bǔ)充:python tif格式的圖片轉(zhuǎn)換成其他格式

為了解決python 將tif格式圖片用cv2等其他包轉(zhuǎn)成其他格式,會(huì)出現(xiàn)圖片變成灰色或者其他顏色的問題。

用第三方庫(kù)tifffile就可以完全解決這個(gè)問題,代碼如下:

import tifffile as tif
 
im1 = tif.imread("1.tif")
tif.imsave("1.png", im1)

如果未安裝tifffile

pip install tifffile

以上的代碼轉(zhuǎn)成之后,圖片不會(huì)丟失信息,可以原圖轉(zhuǎn)換,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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    2020-11-11

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