import cv2
import numpy as np

#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(img.size) # 像素总数目
print(img.dtype)
print(img)
cv2.waitKey()

#gray = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #灰度图
#cv2.imshow('gray',gray)
#也可以这么写，先读入彩色图，再转灰度图
src = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('gray',gray)
print(gray.shape)
print(gray.size)
print(gray)
cv2.waitKey()

#注意，计算图片路径是错的，Opencv也不会提醒你，但print img时得到的结果是None
img2 = cv2.imread('2.jpg')
print(img2)

#如何解决“读到的图片不存在的问题”？ #加入判断语句，如果为空，做异常处理
img2 = cv2.imread('2.jpg')
if img2 == None:
  print('fail to load image!')

#注意到，opencv读入的图片的彩色图是一个channel last的三维矩阵（h,w,c），即（高度，宽度，通道）
#有时候在深度学习中用到的的图片矩阵形式可能是channel first，那我们可以这样转一下
print(img.shape)
img = img.transpose(2,0,1)
print(img.shape)

#有时候还要扩展维度，比如有时候我们需要预测单张图片，要在要加一列做图片的个数，可以这么做
img = np.expand_dims(img, axis=0)
print(img.shape)

data_list = [] 
loop:
  im = cv2.imread('xxx.png')
  data_list.append(im)
data_arr = np.array(data_list)

#因为opencv读入的图片矩阵数值是0到255，有时我们需要对其进行归一化为0~1
img3 = cv2.imread('1.jpg')
img3 = img3.astype("float") / 255.0 #注意需要先转化数据类型为float
print(img3.dtype)
print(img3)

#存储图片
cv2.imwrite('test1.jpg',img3) #得到的是全黑的图片，因为我们把它归一化了
#所以要得到可视化的图，需要先*255还原
img3 = img3 * 255
cv2.imwrite('test2.jpg',img3) #这样就可以看到彩色原图了

#opencv读入的矩阵是BGR，如果想转为RGB，可以这么转
img4 = cv2.imread('1.jpg')
img4 = cv2.cvtColor(img4,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#访问像素
print(img4[10,10]) #3channels
print(gray[10,10]) #1channel
img4[10,10] = [255,255,255]
gray[10,10] = 255
print(img4[10,10]) #3channels
print(gray[10,10]) #1channel

#roi操作
roi = img4[200:550,100:450,:]
cv2.imshow('roi',roi)
cv2.waitKey()

#分离通道
img5 = cv2.imread('1.jpg')
b,g,r = cv2.split(img5)
#合并通道
img5 = cv2.merge((b,g,r))
#也可以不拆分
img5[:,:,2] = 0 #将红色通道值全部设0

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open('1.jpg')
print(img.format) 
print(img.size) #注意，省略了通道 (w，h)
print(img.mode) #L为灰度图，RGB为真彩色,RGBA为加了透明通道
img.show() # 显示图片

gray = Image.open('1.jpg').convert('L')
gray.show()

#读取不到图片会抛出异常IOError，我们可以捕捉它，做异常处理
try:
  img2 = Image.open('2.jpg')
except IOError:
  print('fail to load image!')

#pillow读进来的图片不是矩阵，我们将图片转矩阵,channel last
arr = np.array(img3)
print(arr.shape)
print(arr.dtype)
print(arr)

arr_gray = np.array(gray)
print(arr_gray.shape)
print(arr_gray.dtype)
print(arr_gray)

#矩阵再转为图像
new_im = Image.fromarray(arr)
new_im.save('3.png')

#分离合并通道
r, g, b = img.split()
img = Image.merge("RGB", (b, g, r))

img = img.copy() #复制图像

img3 = Image.open('1.jpg')
roi = img3.crop((0,0,300,300)) #(左上x，左上y，右下x，右下y)坐标
roi.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

image = plt.imread('1.jpg')
plt.imshow(image)
plt.show()

#也可以关闭显示x，y轴上的数字
image = plt.imread('1.jpg')
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

#plt.imread读入的就是一个矩阵，跟opencv一样，但彩图读进的是RGB，与opencv有区别
print(image.shape) # (h,w,c)
print(image.size)
print(image.dtype) 
print(image)

im_r = image[:,:,0] #红色通道
plt.imshow(im_r)
plt.show()
#此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数解决
plt.imshow(im_r,cmap='Greys_r')
plt.show()

#与opencv结合使用
import cv2
im2 = cv2.imread('1.jpg')
plt.imshow(im2)
plt.axis('off')
plt.show()
#发现图像颜色怪怪的，原因当然是我们前面提到的RGB顺序不同的原因啦,转一下就好
im2 = cv2.cvtColor(im2,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(im2)
plt.axis('off')
plt.show()
#所以无论用什么库读进图片，只要把图片改为矩阵，那么matplotlib就可以处理了

#再试一试pillow和matplotlib结合
from PIL import Image
im3 = Image.open('1.jpg')
im3 = np.array(im3)
plt.figure(1)
plt.imshow(im3)
plt.axis('off')
#存储图像，注意，必须在show之前savefig，否则存储的图片一片空白
plt.savefig('timo.jpg')
plt.show()

#最后以一个综合例子总结matplotlib最基本的图片显示技巧吧
im_lol1 = plt.imread('lol.jpg')
im_lol2 = plt.imread('1.jpg')
figure = plt.figure(figsize=(20,10)) # 调整显示图片的大小
'''
figsize参数：指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；dpi参数指定绘图对象的分辨率，
即每英寸多少个像素，缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素
'''
plt.axis("off")#不显示刻度 
ax = figure.add_subplot(121) # 图片以1行2列的形式显示
plt.axis('off')
ax.imshow(im_lol1) #第一张图
ax.set_title('lol image 1')#给图片加titile 
ax = figure.add_subplot(122) 
plt.axis('off')
ax.imshow(im_lol2) 
ax.set_title('lol image 2')#给图片加titile 

plt.savefig('twp.jpg')
plt.show()

from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt

im = misc.imread('1.jpg')
print(im.dtype)
print(im.size)
print(im.shape)
misc.imsave('misc1.png',im)
plt.imshow(im)
plt.show()
print(im)

import imageio
im2 = imageio.imread('1.jpg')
print(im2.dtype)
print(im2.size)
print(im2.shape)
plt.imshow(im)
plt.show()
print(im2)
imageio.imsave('imageio.png',im2)

from skimage import io

im = io.imread('1.jpg')
print(im.shape) # numpy矩阵，(h,w,c)
print(im.dtype)
print(im.size)
io.imshow(im)
io.imsave('sk.png',im)
print(im)

im2 = io.imread('1.jpg',as_grey=True) #读入灰度图
print(im2.dtype)
print(im2.size)
print(im2.shape)
io.imshow(im2)
io.imsave('sk_gray.png',im2)
io.show()
print(im2)

from skimage import color
im3 = io.imread('1.jpg')
im3 = color.rgb2grey(im3)
print(im3.dtype)
print(im3.size)
print(im3.shape)
io.imshow(im3)
io.show()

'''
skimage.color.rgb2grey(rgb)
skimage.color.rgb2hsv(rgb)
skimage.color.rgb2lab(rgb)
skimage.color.gray2rgb(image)
skimage.color.hsv2rgb(hsv)
skimage.color.lab2rgb(lab)

'''