对python PLT中的image和skimage处理图片方法详解
前言
在Python中，matplotlib.pyplot（简称mpl或plt）和scikit-image（简称skimage）是常用的处理图像和可视化的库。本篇文章将详细讲解matplotlib.pyplot和scikit-image的常用API，以及使用案例。
matplotlib.pyplot处理图片
1、读取和显示图像
读取和显示图像是图像处理中的基础操作，最基本的方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图像
img = plt.imread('test.jpg')
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()
这里使用plt.imread读取图像，返回的是一个numpy数组。plt.imshow用来显示图片。
2、调整图像大小
修改图像大小的方法有很多，这里只介绍几种常用方法：
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = plt.imread('test.jpg')
# 调整大小为原来的2倍
img_resized = plt.resize(img, (img.shape[1] * 2, img.shape[0] * 2))
# 调整大小为256x256像素
img_resize = plt.resize(img, (256, 256))
# 显示调整大小后的图像
plt.imshow(img_resized)
plt.show()
其中，第一种方法可以将图像的宽和高都扩大2倍，第二种方法可以将图像大小修改为256x256像素。需要注意的是，如果对图像尺寸进行缩放，会造成图像失真。因此，在对图像进行缩放操作时，需要根据具体情况权衡。
3、图像裁剪
要裁剪图像，需要指定裁剪的区域。这里提供一种裁剪正方形区域的方法：
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = plt.imread('test.jpg')
# 裁剪正方形区域
h, w = img.shape[:2]
left, right, top, bottom = w // 4, w // 4 * 3, h // 4, h // 4 * 3
img_crop = img[top:bottom, left:right, :]
# 显示裁剪后的图像
plt.imshow(img_crop)
plt.show()
这里裁剪的区域是原图像的四分之一大小。其中，h和w表示原图像的高和宽。
示例1：生成包含噪声的图片
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机噪声
noise = np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=(512, 512))
# 读取图像
img = plt.imread('test.jpg')
# 对图像进行噪声处理
img_noise = np.clip(img + noise, 0, 1)
# 显示噪声处理后的图像
plt.imshow(img_noise)
plt.show()
这里使用np.random.normal生成符合正态分布的随机噪声，并使用np.clip函数将处理后的图像像素值限制在0-1之间。
scikit-image处理图片
1、读取和显示图像
使用scikit-image读取和显示图像的方法如下：
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = io.imread('test.jpg')
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()
其中，io.imread用来读取图像。与matplotlib.pyplot类似，plt.imshow用来显示图像。
2、调整图像大小
调整图像大小的方法与matplotlib.pyplot类似，这里不再赘述。
3、图像裁剪
使用scikit-image裁剪图像的方法如下：
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = io.imread('test.jpg')
# 裁剪图像
img_crop = img[100:300, 200:400]
# 显示裁剪后的图像
plt.imshow(img_crop)
plt.show()
这里裁剪的区域是从第100行到第300行、从第200列到第400列的图像区域。
示例2：使用Otsu算法实现图像二值化
from skimage import io, filters
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = io.imread('test.jpg', as_gray=True)
# 图像二值化
threshold = filters.threshold_otsu(img)
img_binary = img > threshold
# 显示二值化后的图像
plt.imshow(img_binary, cmap='gray')
plt.show()
这里使用scikit-image的filters.threshold_otsu函数进行自适应阈值处理，将图像二值化。最后使用plt.imshow函数显示二值化后的图像。
总结
本篇文章对matplotlib.pyplot和scikit-image的常用API进行了详细讲解，并提供了示例代码。使用这些API可以实现图像处理和可视化的各种操作。