OpenCV—Python PyLibTiff_psd 图像基本操作以及图像格式转换 _格式转换

【OpenCV—Python PyLibTiff_psd 图像基本操作以及图像格式转换】博观而约取，厚积而薄发。这篇文章主要讲述OpenCV—Python PyLibTiff_psd 图像基本操作以及图像格式转换相关的知识，希望能为你提供帮助。

文章目录

??一、图片读、写、显示、属性查看??

??libtiff 包装器??
??Python 模块??
??opencv 模块??
??PIL 模块??
??直接修改图片格式??
??大(分辨率大)图片缩小??
??与上面代码同效??

??二、PSD图像读取与保存??

关于图像处理的模块常用的有 PIL，openCV等，不过应为要处理 tif 格式的图片，故特来写下这篇博客。

关于安装模块

libtiff
直接

??pip install libtiff?? 安装模块，发现无法导入，显示“No module named libtiff” ，打开anaconda prompt 执行
??conda list??显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
直接下载模块安装：??https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/?? 注意下载适配的python版本，与win系统
一、图片读、写、显示、属性查看
libtiff 包装器

from libtiff import TIFF

tif = TIFF.open(filename.tif, mode=r)#打开tiff文件进行读取
image = tif.read_image()#读取图像并作为numpy数组返回

for image in tif.iter_images()#读取TIFF文件中的所有图像

tif = TIFF.open(filename.tif, mode=w)#打开tiff文件进行写入
tif.write_image(image)#将图像写入tiff文件

Python 模块

from libtiff import TIFFfile, TIFFimage

tif = TIFFfile(filename.tif)#读取图片
samples, sample_names = tiff.get_samples()
tiff = TIFFimage(data, description=)

tiff.write_file(filename.tif, compression=none) # or lzw
del tiff# 刷新（释放缓存）

opencv 模块

import cv2
cv2.imread("filename",flags)

=====================其中：flags四种选择如下：==================
IMREAD_UNCHANGED = -1 #不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。
IMREAD_GRAYSCALE = 0 #转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为CV_8UC1。
IMREAD_COLOR = 1#进行转化为RGB三通道图像，图像深度转为8位
IMREAD_ANYDEPTH = 2#保持图像深度不变，进行转化为灰度图。
IMREAD_ANYCOLOR = 4#若通道数小于等于3，则保持不变；若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位

PIL 模块

from PIL import Image
img0 = Image.open("D:/python_script/ffff/11lalala.jpg")
img1 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122.tif")
img2 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122_1.jpg")#这张图片是直接修改上张图的后缀名

print ("图片格式:0，图片大小:1，图片模式:2".format(img0.format,img0.size,img0.mode))
print ("图片格式:0，图片大小:1，图片模式:2".format(img1.format,img1.size,img1.mode))
print ("图片格式:0，图片大小:1，图片模式:2".format(img2.format,img2.size,img2.mode))

输出：#说明直接修改图片后缀名，图片的编码格式并没有改变
图片格式:JPEG，图片大小:(245, 213)，图片模式:RGB
图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr
图片格式:TIFF，图片大小:(2480, 3508)，图片模式:YCbCr

直接修改图片格式

import PIL.Image
import os

def convert(input_dir,output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
path = input_dir+"/"+filename
print("doing... ",path)
PIL.Image.open(path).save(output_dir+"/"+filename[:-4]+".jpg")
print ("%s has been changed!"%filename)

if __name__ == __main__:
input_dir = "D:/classifier_data20181225/img1"
output_dir = "D:/classifier_data20181225/img2"
convert(input_dir,output_dir)

大(分辨率大)图片缩小遇到分辨率大，图片文件大小并不大的文件，opencv打不开，此时用到了以下代码用来缩小图片。

若文件宽大于1200，（高度小于1800）以此宽度等比缩放
若文件高大于1800，（宽度小于1200）以此高度等比缩放

import os
from PIL import Image
import shutil

def get_img(input_dir):
img_path_list = []
for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):
for filename in filenames:
img_path = root_path+"/"+filename
img_path_list.append(img_path)
print("img_path_list",img_path_list)
returnimg_path_list

def process_image(filename,output_dir, mwidth=1200, mheight=1800):
image = Image.open(filename)
w, h = image.size
if w < = mwidth and h < = mheight:
print(filename, is OK.)
shutil.move(filename, output_dir+filename[-15:])
return
if (1.0 * w / mwidth) > (1.0 * h / mheight):
scale = 1.0 * w / mwidth
new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)

else:
scale = 1.0 * h / mheight
new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)
new_im.save(output_dir+filename[-15:])
new_im.close()

if __name__ == __main__:
input_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize_1"
output_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize/"
img_path_list = get_img(input_dir)
for filename in img_path_list:
print("filename",filename)
process_image(filename,output_dir)

与上面代码同效

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from PIL import Image

class image_aspect():

def __init__(self, image_file, aspect_width, aspect_height):
self.img = Image.open(image_file)
self.aspect_width = aspect_width
self.aspect_height = aspect_height
self.result_image = None

def change_aspect_rate(self):
img_width = self.img.size[0]
img_height = self.img.size[1]

if (img_width / img_height) > (self.aspect_width / self.aspect_height):
rate = self.aspect_width / img_width
else:
rate = self.aspect_height / img_height

rate = round(rate, 1)
print(rate)
self.img = self.img.resize((int(img_width * rate), int(img_height * rate)))
return self

def past_background(self):
self.result_image = Image.new("RGB", [self.aspect_width, self.aspect_height], (0, 0, 0, 255))
self.result_image.paste(self.img, (
int((self.aspect_width - self.img.size[0]) / 2), int((self.aspect_height - self.img.size[1]) / 2)))
return self

def save_result(self, file_name):
self.result_image.save(file_name)

def get_img(input_dir):
img_path_list = []
for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):
for filename in filenames:
img_path = root_path+"/"+filename
img_path_list.append(img_path)
print("img_path_list",img_path_list)
returnimg_path_list

if __name__ == __main__:
input_dir = "D:/classifier_data20181212/img"
output_dir = "D:/classifier_data20181212/img2/"
img_path_list = get_img(input_dir)
for filename in img_path_list:
print("filename",filename)
image_aspect(filename, 1200, 1600)\\
.change_aspect_rate()\\
.past_background()\\
.save_result(output_dir+filename[-13:])