[Python] Traitement d'image avec scicit-image
Chargement des fichiers image
In [5]: from skimage import io
In [6]: I = io.imread('lena512color.tiff')
In [7]: print I.shape
(512, 512, 3)
Écriture du fichier image
In [12]: io.imsave('output.bmp', I)
Écriture de plusieurs fichiers image
Au format tiff, plusieurs fichiers image peuvent être enregistrés en un seul fichier comme indiqué ci-dessous.
In [13]: I1 = io.imread('Lenna.bmp')
In [14]: I2 = io.imread('Mandrill.bmp')
In [15]: I3 = io.imread('Parrots.bmp')
In [16]: io.imsave('output.tiff', [I1, I2, I3])
In [17]: I4 = io.imread('output.tif')
In [18]: I4.shape
Out[18]: (3, 256, 256, 3)
In [19]: io.imshow(I4[0])
In [20]: io.imshow(I4[1])
In [21]: io.imshow(I4[2])
Affichage de l'image
In [8]: io.imshow(I)
Conversion de couleur
RGB → Gray
In [9]: from skimage.color import rgb2gray
In [10]: G = rgb2gray(I)
In [11]: io.imshow(G)
Voir ici pour d'autres conversions de couleurs.
Changer le type et la valeur
Effectuez la conversion de type et la conversion de valeur en même temps. Dans le cas de img_as_float, la valeur de 255 à 0 est convertie en la valeur de 1,0 à 0,0. Si vous souhaitez simplement convertir le type, utilisez un type.
In [50]: from skimage import img_as_float, img_as_int, img_as_ubyte, img_as_uint
In [51]: I_float = img_as_float(I)
In [52]: print I_float.dtype, I_float.max(), I_float.min()
float64 1.0 0.0117647058824
In [53]: I_int = img_as_int(I)
In [54]: print I_int.dtype, I_int.max(), I_int.min()
int16 32767 385
In [55]: I_ubyte = img_as_ubyte(I)
In [56]: print I_ubyte.dtype, I_ubyte.max(), I_ubyte.min()
uint8 255 3
In [57]: I_uint = img_as_uint(I)
In [58]: print I_uint.dtype, I_uint.max(), I_uint.min()
uint16 65535 771
Redimensionnement d'image
scikit-image a également transform.resize, mais comme la méthode de conversion ne peut pas être spécifiée, imresize de scipy est utilisé.
In [79]: from skimage import io
In [80]: import numpy as np
In [81]: from scipy.misc import imresize
In [82]: I = io.imread('Lenna.bmp')
In [83]: IN = imresize(I,(I.shape[0]*2, I.shape[1]*2), interp='nearest')
In [84]: IB = imresize(I,(I.shape[0]*2, I.shape[1]*2), interp='bilinear')
In [85]: IC = imresize(I,(I.shape[0]*2, I.shape[1]*2), interp='bicubic')
In [86]: io.imshow(np.hstack((IN[200:264,200:264], IB[200:264,200:264], IC[200:264,200:264])))
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