今天的我们来分享一点不一样的内容，让我们学一点基础的东西，用代码处理我们的图片。
我们以一位女神（刘亦菲）的图片为例。
src=http---www.yangzhi.net-file-upload-202004-20-2110132085.jpg&refer=http---www.yangzhi.jpg
首先，导入模块,并读取图片
from skimage import io,transform
img = io.imread('liuyifei.jpg')
我们看看img读入了什么
图片.png
可见，skimage读入图片变成了向量，skimage读取图片的是(height,width, channel)，channel就是管道，比如我们的图片都是RGB格式的，就是三个管道。
我们来看一下读取图片的参数
注意as_gray参数，默认是False，如果设置成True，我们来看一下（将图片处理成灰度图片）
img = io.imread('liuyifei.jpg'，as_gray = True)
img.shape
(1200,1200)
io.imsave('liuyifei_1.jpg',img)
我们保存出来看一下
liuyifei_1.jpg
图片变成了灰色，可见管道不再是RGB格式
如果我们想知道一些图片的基础信息
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
图像像素的访问与裁剪
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
例1：输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值
from skimage import io,data
img=data.chelsea()
pixel=img[20,30,1]
print(pixel)
例2：显示红色单通道图片
from skimage import io,data
img=data.chelsea()
R=img[:,:,0]
io.imshow(R)
除了对像素进行读取，也可以修改像素值。
我们随机修改一些像素值，看看效果(随机修改了5000个像素点)
import numpy as np
rows,cols,dims=img.shape
for i in range(5000):
x=np.random.randint(0,rows)
y=np.random.randint(0,cols)
img[x,y,:]=255
io.imsave('liuyifei_2.jpg',img)
liuyifei_2.jpg
多了很多白点。
通过对数组的裁剪，就可以实现对图片的裁剪。
我们来裁剪一下
roi=img[100:1000,100:500,:]
io.imsave('liuyifei_3.jpg',roi)
liuyifei_3.jpg
只剩下刘亦菲美丽的眼睛和鼻子了。
我们展示单个管道
roi=img[:,:,0]
roi=img[:,:,1]
roi=img[:,:,2]
io.imsave('liuyifei_4.jpg',roi)
管道1
管道2
管道3
老铁们能看出区别么？？？？
使用了color模块的rgb2gray（）函数，将彩色三通道图片转换成灰度图。转换结果为float64类型的数组，范围为[0,1]之间。
将彩色三通道图片转换成灰度图,最后变成unit8, float转换为unit8是有信息损失的。
reddish = img[:, :, 0] >170
img[reddish] = [0, 255, 0]
io.imsave('liuyifei_5.jpg',img)
这个例子先对R通道的所有像素值进行判断，如果大于170，则将这个地方的像素值变为[0,255,0], 即G通道值为255，R和B通道值为0。
liuyifei_5 (2).jpg
美女与野兽啊！！！！
图像数据类型及颜色空间转换
在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示：
Data type Range
uint8 0 to 255
uint16 0 to 65535
uint32 0 to 232
float -1 to 1 or 0 to 1
int8 -128 to 127
int16 -32768 to 32767
int32 -231 to 231 - 1
首先来看一下我们默认的类型
print(img.dtype.name)
是uint8
我们来转换一下：(转换成float)
dst=img_as_float(img)
io.imsave('liuyifei_6.jpg',dst)
在上面的表中，特别注意的是float类型，它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后，它的类型就由unit8变成了float，信息有缺失，会报警，看看效果。
liuyifei_6.jpg
看结果好像差不多。
看看函数
Function name Description
img_as_float Convert to 64-bit floating point.
img_as_ubyte Convert to 8-bit uint.
img_as_uint Convert to 16-bit uint.
img_as_int Convert to 16-bit int.
如前所述，除了直接转换可以改变数据类型外，还可以通过图像的颜色空间转换来改变数据类型。
常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后，图片类型都变成了float型。
所有的颜色空间转换函数，都放在skimage的color模块内。
例：rgb转灰度图
from skimage import io,data,color
img=data.lena()
gray=color.rgb2gray(img)
io.imshow(gray)
其它的转换，用法都是一样的，列举常用的如下：
skimage.color.rgb2grey(rgb)
skimage.color.rgb2hsv(rgb)
skimage.color.rgb2lab(rgb)
skimage.color.gray2rgb(image)
skimage.color.hsv2rgb(hsv)
skimage.color.lab2rgb(lab)
实际上，上面的所有转换函数，都可以用一个函数来代替
skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace)
表示将arr从fromspace颜色空间转换到tospace颜色空间。
例：rgb转hsv
from skimage import io,data,color
img=data.lena()
hsv=color.convert_colorspace(img,'RGB','HSV')
io.imshow(hsv)
在color模块的颜色空间转换函数中，还有一个比较有用的函数是
skimage.color.label2rgb(arr), 可以根据标签值对图片进行着色。以后的图片分类后着色就可以用这个函数。
例：将lena图片分成三类，然后用默认颜色对三类进行着色
from skimage import io,data,color
import numpy as np
img=data.lena()
gray=color.rgb2gray(img)
rows,cols=gray.shape
labels=np.zeros([rows,cols])
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if(gray[i,j]<0.4):
labels[i,j]=0
elif(gray[i,j]<0.75):
labels[i,j]=1
else:
labels[i,j]=2
dst=color.label2rgb(labels)
io.imsave('liuyifei_7.jpg',dst)
接下来另外一个重点，图像的绘制
实际上前面我们就已经用到了图像的绘制，如：
io.imshow(img)
这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。因此，我们也可以这样写：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)
imshow()函数格式为：
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)
X: 要绘制的图像或数组。
cmap: 颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。
其它可选的颜色图谱如下列表：
颜色图谱 描述
autumn 红-橙-黄
bone 黑-白，x线
cool 青-洋红
copper 黑-铜
flag 红-白-蓝-黑
gray 黑-白
hot 黑-红-黄-白
hsv hsv颜色空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno 黑-红-黄
jet 蓝-青-黄-红
magma 黑-红-白
pink 黑-粉-白
plasma 绿-红-黄
prism 红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring 洋红-黄
summer 绿-黄
viridis 蓝-绿-黄
winter 蓝-绿
用的比较多的有gray,jet等，如：
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet)
在窗口上绘制完图片后，返回一个AxesImage对象。要在窗口上显示这个对象，我们可以调用show()函数来进行显示，但进行练习的时候（ipython环境中），一般我们可以省略show（）函数，也能自动显示出来。
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
dst=io.imshow(img)
print(type(dst))
io.show()
可以看到，类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显示一张图片，我们通常更愿意这样写：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
plt.imshow(img)
plt.show()
matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure窗口,设置figure的标题，隐藏坐标尺，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。一般我们可以这样导入matplotlib库：
import matplotlib.pyplot as plt
也就是说，我们绘图实际上用的是matplotlib包的pyplot模块。
用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图
分开并同时显示宇航员图片的三个通道
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8)) #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小
plt.subplot(2,2,1) #将窗口分为两行两列四个子图，则可显示四幅图片
plt.title('origin image') #第一幅图片标题
plt.imshow(img) #绘制第一幅图片
plt.subplot(2,2,2) #第二个子图
plt.title('R channel') #第二幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray) #绘制第二幅图片,且为灰度图
plt.axis('off') #不显示坐标尺寸
plt.subplot(2,2,3) #第三个子图
plt.title('G channel') #第三幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray) #绘制第三幅图片,且为灰度图
plt.axis('off') #不显示坐标尺寸
plt.subplot(2,2,4) #第四个子图
plt.title('B channel') #第四幅图片标题
plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray) #绘制第四幅图片,且为灰度图
plt.axis('off') #不显示坐标尺寸
plt.show() #显示窗口
在图片绘制过程中，我们用matplotlib.pyplot模块下的figure（）函数来创建显示窗口，该函数的格式为：
matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None)
所有参数都是可选的，都有默认值，因此调用该函数时可以不带任何参数，其中：
num: 整型或字符型都可以。如果设置为整型，则该整型数字表示窗口的序号。如果设置为字符型，则该字符串表示窗口的名称。用该参数来命名窗口，如果两个窗口序号或名相同，则后一个窗口会覆盖前一个窗口。
figsize: 设置窗口大小。是一个tuple型的整数，如figsize=（8，8）
dpi: 整形数字，表示窗口的分辨率。
facecolor: 窗口的背景颜色。
edgecolor: 窗口的边框颜色。
用figure()函数创建的窗口，只能显示一幅图片，如果想要显示多幅图片，则需要将这个窗口再划分为几个子图，在每个子图中显示不同的图片。我们可以使用subplot（）函数来划分子图，函数格式为：
matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)
nrows: 子图的行数。
ncols: 子图的列数。
plot_number: 当前子图的编号。
如：
plt.subplot(2,2,1)
则表示将figure窗口划分成了2行2列共4个子图，当前为第1个子图。我们有时也可以用这种写法：
plt.subplot(221)
两种写法效果是一样的。每个子图的标题可用title()函数来设置，是否使用坐标尺可用axis()函数来设置，如：
plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off')
用subplots来创建显示窗口与划分子图
除了上面那种方法创建显示窗口和划分子图，还有另外一种编写方法也可以，如下例:
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color
img = data.immunohistochemistry()
hsv = color.rgb2hsv(img)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")
ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title("H")
ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title("S")
ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)
ax3.set_title("V")
for ax in axes.ravel():
ax.axis('off')
fig.tight_layout() #自动调整subplot间的参数
直接用subplots()函数来创建并划分窗口。注意，比前面的subplot()函数多了一个s，该函数格式为：
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1)
nrows: 所有子图行数，默认为1。
ncols: 所有子图列数，默认为1。
返回一个窗口figure, 和一个tuple型的ax对象，该对象包含所有的子图,可结合ravel()函数列出所有子图，如：
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
创建了2行2列4个子图，分别取名为ax0,ax1,ax2和ax3, 每个子图的标题用set_title()函数来设置，如：
ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")
如果有多个子图，我们还可以使用tight_layout()函数来调整显示的布局，该函数格式为：
matplotlib.pyplot.tight_layout(pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)
所有的参数都是可选的，调用该函数时可省略所有的参数。
pad: 主窗口边缘和子图边缘间的间距，默认为1.08
h_pad, w_pad: 子图边缘之间的间距，默认为 pad_inches
rect: 一个矩形区域，如果设置这个值，则将所有的子图调整到这个矩形区域内。
一般调用为：
plt.tight_layout() #自动调整subplot间的参数
其它方法绘图并显示
除了使用matplotlib库来绘制图片，skimage还有另一个子模块viewer，也提供一个函数来显示图片。不同的是，它利用Qt工具来创建一块画布，从而在画布上绘制图像。
例：
from skimage import data
from skimage.viewer import ImageViewer
img = data.coins()
viewer = ImageViewer(img)
viewer.show()
最后总结一下，绘制和显示图片常用到的函数有：
函数名 功能 调用格式
figure 创建一个显示窗口 plt.figure(num=1,figsize=(8,8)
imshow 绘制图片 plt.imshow(image)
show 显示窗口 plt.show()
subplot 划分子图 plt.subplot(2,2,1)
title 设置子图标题(与subplot结合使用） plt.title('origin image')
axis 是否显示坐标尺 plt.axis('off')
subplots 创建带有多个子图的窗口 fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(8,8))
ravel 为每个子图设置变量 ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()
set_title 设置子图标题（与axes结合使用） ax0.set_title('first window')
tight_layout 自动调整子图显示布局 plt.tight_layout()
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。
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。
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])
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
显示结果：
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，后续会讲到这个模块。
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
图像的形变与缩放
图像的形变与缩放，使用的是skimage的transform模块，函数比较多，功能齐全。
1、改变图片尺寸resize
函数格式为：
skimage.transform.resize(image, output_shape)
image: 需要改变尺寸的图片
output_shape: 新的图片尺寸
我们还是以刘亦菲为例
dst=transform.resize(img, (80, 60,3))
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.title('before resize')
plt.subplot(122)
plt.title('before resize')
plt.savefig('liuyifei_8.jpg')
liuyifei_8.jpg
将camera图片由原来的1200*1200大小，变成了80x60大小。从图中的坐标尺，我们能够看出来：
有点der 😄！！！
2、按比例缩放rescale
函数格式为：
skimage.transform.rescale(image, scale[, ...])
scale参数可以是单个float数，表示缩放的倍数，也可以是一个float型的tuple，如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放
from skimage import transform,data
img = data.camera()
print(img.shape) #图片原始大小
print(transform.rescale(img, 0.1).shape) #缩小为原来图片大小的0.1
print(transform.rescale(img, [0.5,0.25]).shape) #缩小为原来图片行数一半，列数四分之一
print(transform.rescale(img, 2).shape) #放大为原来图片大小的2倍
3、旋转 rotate
skimage.transform.rotate(image, angle[, ...],resize=False)
angle参数是个float类型数，表示旋转的度数
resize用于控制在旋转时，是否改变大小 ，默认为False
print(img.shape) #图片原始大小
img1=transform.rotate(img, 60) #旋转60度，不改变大小
img2=transform.rotate(img, 30,resize=True) #旋转30度，同时改变大小
print(img2.shape)
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.imshow(img1,plt.cm.gray)
plt.title('rotate 60')
plt.subplot(122)
plt.imshow(img2,plt.cm.gray)
plt.title('rotate 30')
plt.savefig（'liuyifei_7.jpg'）
liuyifei_7.jpg
最后结束语，希望大家多多学习，很有意思。
生活很好，有你更好！！！
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