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图像处理知识点汇总

本文记录下常用的图像处理方法及知识点

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图像基础知识

• 图像通常分为二值图像，灰度图像和彩色图像（RGB）图像，白色像素为255，黑色像素为0
• 彩色图像转灰度图像，可以根据加权平均值算法：根据光的亮度特性，

R=G=B=R0.299+G*0.587+B0.144

图像操作（python）

图像读取

• 图像读取操作最常见的是由opencv中的cv2.read（）函数以及PIL中的Image函数。

• opencv方法：读取出来为数组形式

img = cv2.imread(文件名,[参数])
参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)
参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像，不加会出现3个一样的维度通道)
参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)
参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)

• 利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array（）函数，区别是 np.array() 是深拷贝（副本），np.asarray() 是浅拷贝

from PIL import Image
import numpy as np
 
I = Image.open('./cc_1.png') 
I.show()    
I_array = np.array(I)
print I_array.shape

图像写入

• opencv方法

retval = cv2.imwrite("test.jpg", img)

• PIL中的Image函数

I.save('./save.png')

PIL.Image与numpy.array之间的相互转换

• 从PIL.Image格式转换为numpy格式

src = np.array(image).astype(np.uint8)

• 从tensor格式转换为PIL.Image格式

from torchvision import transforms
img=transforms.ToPILImage()(img) #注意用法

• array转换成image

Image.fromarray(np.uint8(img))

图像转base64格式

def __imgEncodeBase64(img):
    if type(img) == str:
        img = bytes(img, 'utf-8')
    return base64.b64encode(img).decode()


def __imgDecodeBase64(img):
    if type(img) == str:
        img = bytes(img, 'utf-8')
    return base64.b64decode(img)


def Base64ToImg(imgStr):
    return Image.open(io.BytesIO(__imgDecodeBase64(imgStr)))


def ImgToBase64(img):
    output_buffer = io.BytesIO()
    img.convert('RGB').save(output_buffer, format='JPEG')
    return __imgEncodeBase64(output_buffer.getvalue())