io.imread函数读入灰色图像

可以使用以下代码读入灰色图像：

from skimage import io

img = io.imread('image.png', as_gray=True)

其中，`as_gray=True`参数表示将图像转换为灰度图像。

相关问题

用python 编写一段程序，完成以下内容： 读入图像Lenna.png 读入 Lenna. jpg，比较两个图像数据，它们是否相等？为什么？计算两个图像数据之间的 PSNR 值。skimage.metrics.peak_ signal noise_ ratio 函数用于计算峰值信号-噪声 比(PSNR)：PSNR=10 1ogi0(peakval’/NSE)其中 peakval 是图像灰度级的最大值(e.g. uint8 图像为 255），MSE 是A和ref 之间的均方差。PSNR 值越大，说明A和ref 越相似，若A和ref 相等，PSNR 等于无穷大

以下是用 Python 编写的程序，可以完成读入图像 Lenna.png 和 Lenna.jpg，比较两个图像数据是否相等，并计算它们之间的 PSNR 值：

import numpy as np
from skimage import io, metrics

# 读入图像 Lenna.png 和 Lenna.jpg
img1 = io.imread('Lenna.png')
img2 = io.imread('Lenna.jpg')

# 比较两个图像数据是否相等
if np.array_equal(img1, img2):
    print("两个图像数据相等")
else:
    print("两个图像数据不相等")

# 计算两个图像数据之间的 PSNR 值
psnr = metrics.peak_signal_noise_ratio(img1, img2)
print("PSNR 值为：", psnr)

如果两个图像数据相等，程序会输出“两个图像数据相等”，否则会输出“两个图像数据不相等”。无论两个图像数据是否相等，程序都会计算它们之间的 PSNR 值，并输出 PSNR 值。

对已知图像squirrel.jpg进行直方图均衡化处理以改善图像效果，请根据直方图均衡化原理，自行编写代码，实现同时绘制原始图像，原始图像直方图，均衡化后的图像和均衡化后图像的直方图。 提示： 1、本实验需要用到ndimage图像处理模块，该模块包含于用于科学计算的库scipy，在使用前需要进行导入，其中median_filter ()函数可实现中值滤波，使用方法为ndimage.median_filter（noiseimg,(n,n)）该函数的参数为两个：数组和过滤器大小 2、本实验中用到的数据图像可以从数字图像处理包内导入，也可以自行下载图片素材，自带数据位于skimage数字图像处理包中的 data数据库中，util包，util是通用函数，用到一些图片处理的操作函数时,需要导入对应的子模块,random_noise()函数可以模拟噪声，其使用方法为util.random_noise(img, mode='s&p',seed=None, clip=True), 3、若需要采用自己的图片数据，请导入cv2计算机视觉库，并用imread()读入图像数据。读入的图像若为彩色图像，可以先进行灰度转换，转换函数为cvtColor()，再增加噪声并利用中值滤波算法进行滤波

好的，以下是Python代码实现直方图均衡化处理并绘制图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
from skimage import io, color

# 读入图片数据
img = io.imread('squirrel.jpg')
# 转换为灰度图像
img_gray = color.rgb2gray(img)

# 计算原始图像直方图
hist, bins = np.histogram(img_gray.ravel(), bins=256)

# 进行直方图均衡化
img_eq = np.interp(img_gray, bins[:-1], np.cumsum(hist) / np.sum(hist))
# 将像素值限制在0-1范围内
img_eq = np.clip(img_eq, 0, 1)

# 计算均衡化后图像直方图
hist_eq, bins_eq = np.histogram(img_eq.ravel(), bins=256)

# 绘制原始图像、原始图像直方图、均衡化后的图像和均衡化后的图像直方图
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))

ax[0, 0].imshow(img_gray, cmap='gray')
ax[0, 0].set_title('Original Image')

ax[0, 1].hist(img_gray.ravel(), bins=256)
ax[0, 1].set_title('Original Image Histogram')

ax[1, 0].imshow(img_eq, cmap='gray')
ax[1, 0].set_title('Equalized Image')

ax[1, 1].hist(img_eq.ravel(), bins=256)
ax[1, 1].set_title('Equalized Image Histogram')

plt.show()

注：以上代码使用了Scipy、Matplotlib和Scikit-image等Python库。