python读取保存多帧图片数量少了

cv2.imshow("left", img_left)

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filename3=str(number)+'n3'+'.jpg' #打印第number张图片+增值方式+保存类型

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

"""

# 数据增强实现

"""

import cv2

import numpy as np

import os

# 图像平移

def img_translation(image):

# 图像平移 下、上、右、左平移

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])

img_down = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])

img_up = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])

img_right = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])

img_left = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 保存图片，需要保存上述的哪一图片，就在cv2.imwrite()中，将哪一图片名放入。

# filename='xxx' +'.jpeg'

# cv2.imwrite(savedpath + filename, img_left)

# 显示图形

cv2.imshow("down", img_down)

filename0=str(number)+'n0'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename0, img_down)

cv2.imshow("up", img_up)

filename1=str(number)+'n1'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, img_up)

cv2.imshow("right", img_right)

filename2=str(number)+'n2'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, img_right)

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

# 图像缩放

def img_scale(image):

result = cv2.resize(image, (224, 224))

cv2.imshow("scale", result)

filename=str(number)+'n5'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename, result)

# 图像翻转

def img_flip(image):

# 0以X轴为对称轴翻转,0以Y轴为对称轴翻转, 0X轴Y轴翻转

horizontally = cv2.flip(image, 0) # 水平镜像

vertically = cv2.flip(image, 1) # 垂直镜像

hv = cv2.flip(image, -1) # 水平垂直镜像

# 显示图形

cv2.imshow("Horizontally", horizontally)

filename1=str(number)+'n6'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, horizontally)

cv2.imshow("Vertically", vertically)

filename2=str(number)+'n7'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, vertically)

cv2.imshow("Horizontally Vertically", hv)

filename3=str(number)+'n8'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, hv)

# 图像旋转

def img_rotation(image):

# 原图的高、宽 以及通道数

rows, cols, channel = image.shape

# 绕图像的中心旋转

# 参数：旋转中心 旋转度数 scale

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 30, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 显示图像

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename1=str(number)+'n9'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, rotated)

#选装60度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated1 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename2=str(number)+'n12'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, rotated1)

#选装145度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated2 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename3=str(number)+'n13'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, rotated2)

# 图像加噪

def img_noise(image, mean=0, var=0.001):

'''

添加高斯噪声

mean : 均值

var : 方差

'''

image = np.array(image / 255, dtype=float)

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)

out = image + noise

if out.min() 0:

low_clip = -1.

else:

low_clip = 0.

out = np.clip(out, low_clip, 1.0)

out = np.uint8(out * 255)

cv2.imshow("noise", out)

filename3=str(number)+'n10'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, out)

# 图像亮度调节

def img_brightness(image):

contrast = 1 # 对比度

brightness = 100 # 亮度

pic_turn = cv2.addWeighted(image, contrast, image, 0, brightness)

# cv2.addWeighted(对象,对比度,对象,对比度)

'''cv2.addWeighted()实现的是图像透明度的改变与图像的叠加'''

cv2.imshow('bright', pic_turn) # 显示图片

filename3=str(number)+'n11'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, pic_turn)

if __name__ == '__main__':

i = 0

path = '../Data/'

print(path)

savedpath = './result_new/'

filelist = os.listdir(path)

total_num = len(filelist)

for item in filelist:

number = i + 1

i = number

print("######")

print("打印到第",i,"张图片")

src = cv2.imread(path + item)

img_translation(src)

img_scale(src)

img_flip(src)

img_rotation(src)

img_noise(src)

img_brightness(src)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

代码较为繁琐，有空之后进行优化

输出结果

python画出来的爱心怎么保存下来

使用matplotlib画图保存方法：

首先，import头文件如下：

import matplotlib

matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot

import plot,savefig

画图：fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))

ax.imshow(im, aspect='equal') #im表示显示的图像

保存图片：savefig("D:/1.jpg")

展示图片：plt.show()

python：PIL图像处理

PIL (Python Imaging Library)

Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能。

PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义。

从文件加载图像：

如果成功，这个函数返回一个Image对象。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容。

format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None 。

size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素）。

mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打开失败, 将抛出IOError异常。

一旦你拥有一个Image类的实例，你就可以用该类定义的方法操作图像。比如：显示

( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具。)

接下来的部分展示了该库提供的不同功能。

PIL支持多种图像格式。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数。不需要提供文件的图像格式。PIL库将根据文件内容自动检测。

如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存。

** 转换文件到JPEG **

save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式。

** 创建JPEG缩略图 **

需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载。

这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响。

** 获得图像信息 **

Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数。

** 复制图像的子区域 **

定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower)。坐标原点位于左上角。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素。

该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去。

** 处理子区域然后粘贴回去 **

当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配。另外区域不能超出图像的边界。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配。区域会自动转换。

** 滚动图像 **

paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度。

PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像。 split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道。 merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道。

** 分离和合并图像通道 **

对于单通道图像， split() 函数返回图像本身。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式。

resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小。

rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转。

** 基本几何变换 **

图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数。 transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别。

更通用的图像变换函数为 transform() 。

PIL可以转换图像的像素模式。

** 转换颜色模式 **

PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像。

ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数。

** 应用过滤器 **

point() 函数用于操作图像的像素值。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：

** 应用点操作 **

使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像。

** 处理图像的各个通道 **

注意用于创建掩码图像的语法：

Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法。

对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类。

可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等。

** 增强图像 **

PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。

当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动。

** 读取序列 **

如例子中展示的，当序列到达结尾时，将抛出EOFError异常。

注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧。如果想回到前面的帧，只能重新打开图像。

以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：

** 一个序列迭代器类 **

PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机。以下是一个简单的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：

如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常。

也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄）。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开。

** 从文件句柄打开图像 **

如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：

** 从字符串中读取 **

如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问。

** 从tar文档中读取 **

** 该小节不太理解，请参考原文 **

有些解码器允许当读取文件时操作图像。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时。

draft() 函数。

** Reading in draft mode **

输出类似以下内容：

注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配。如果要确保图像不大于指定的大小，请使用 thumbnail 函数。

Python2.7 教程 PIL

Python 之 使用 PIL 库做图像处理

来自

python怎么保存生成的图像？

要使用python，必须先安装python，一般是2.7版本以上，不管是在windows系统，还是linux系统，安装都是非常简单的。

要使用python进行各种开发，就必须安装对应的库。（推荐学习：Python视频教程）

这和matlab非常相似，只是matlab里面叫工具箱（toolbox)，而python里面叫库或包。安装这些库，一般都是使用pip来安装。

使用python进行数字图片处理，还得安装Pillow包。虽然python里面自带一个PIL（python images library), 但这个库现在已经停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。

图片的打开与显示

虽然使用的是Pillow，但它是由PIL fork而来，因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。

这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片，有些时候这种方式不太方便，因此我们也可以使用另上一种方式，让程序来绘制图片。

这种方法虽然复杂了些，但推荐使用这种方法，它使用一个matplotlib的库来绘制图片进行显示。matplotlib是一个专业绘图的库，相当于matlab中的plot,可以设置多个figure,设置figure的标题，甚至可以使用subplot在一个figure中显示多张图片。

python中保存图片的方法：

1、使用io模块的imsave（fname,arr）函数来保存生成的图片。

第一个参数表示保存的路径和名称，第二个参数表示需要保存的数组变量。

示例：

2、使用plt.savefig()方法保存

python如何保存img文件

python保存img文件有两种方法：

1、使用matplotlib模块的“matplotlib.image.imsave()”函数可以保存图片

示例代码如下：

2、使用opencv模块“opencv.imwrite()”函数可以保存图片

、

更多Python知识，请关注：Python自学网！！

python之pyplot

1、 定义x和y，画图展示，保存图片

其中dpi参数指定图像的分辨率为120

2、 优化绘图线条风格

线条颜色color

线条标记marker

线条风格linestyle

3、 坐标轴的控制

坐标轴范围和标题

坐标图上标记

坐标间隔设定

函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略

多图与子图

figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。

这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。

如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面

第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图

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