1 环境

图片处理的库：

• base64
• OpenCV
• Pillow
• matplotlib

2 不同库处理图片

2.1 base64

base64是Python自带的处理图像进行编解码的库。

import base64
image = "base64编码的图像"
with open("./path/image.png", "wb") as fdecode:
	'''图像解码'''
	image = base64.b64decode(image)
	'''图像保存'''
	fdecode.write(image)

2.2 OpenCV

OpenCV开源图像处理库。

import cv2
# 打开图片:图像编码为(h, w, channels)=(y, x, channels)
image_raw = cv2.imread(*.jpg)
# 显示图片
cv2.imshow(image_raw)
# 保存图片
cv2.imwrite(path, image_raw)

2.3 Pillow

import PIL
# 新建图层:通道,尺寸,背景
image_new = PIL.Image.new('RGB', (250, 250), 'black')
# 打开图片:图像编码为(h, w, channels)=(y, x, channels)
image_raw = PIL.Image.open(*.jpg)
# 读取图片raw
pil_image = PIL.Image.fromarray(image_raw)
# 显示图片
pil_image.show()
# 保存图片
image_raw.save()

2.4 matplotlit

import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
# 新建图层
plt.figure()
# 读取图片:服务器只支持png格式,本地测试不限格式
# 图像编码为(h, w, channels)=(y, x, channels)
image_raw = mpimg.imread(*.png)
# 显示图片:imshow显示读取的文件
# show显示绘制的图片
plt.imshow(image_raw)
# 保存图片:服务器只支持png格式,本地保存不限格式
plt.savefig(*.png)

3 总结

基础博客:
(一)OpenCV之读写显示函数
(二)OpenCV绘图
python之matplotlib绘图

[参考文献]
[1]https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/tutorial.html
[2]https://matplotlib.org/users/image_tutorial.html
[3]https://docs.opencv.org/master/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56