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python中读取图片的6种方式(python如何读取图片信息)

off999 2024-10-23 12:45 21 浏览 0 评论


作者:小伍哥

来源:AI入门学习

python进行图片处理,第一步就是读取图片,这里给大家整理了6种图片的读取方式,并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。

首先需要准备一张照片,假如你有女朋友的话,可以用女朋友的,没有的话,那还学啥python,赶紧找对象去吧!

图片路径:dirpath = "C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/beatgirl.jpg"

一、OpenCV读取图片

OpenCV读取的图片,直接就是numpy.ndarray格式,无需转换

import cv2
img_cv   = cv2.imread(dirpath)#读取数据
print("img_cv:",img_cv.shape)
img_cv: (1856, 2736, 3)
print("img_cv:",type(img_cv))
img_cv: <class 'numpy.ndarray'>
  #看下读取的数据怎么样
img_cv
array([[[  0,   3,   0], 
        [ 11,  20,  17], 
        ...,
        [  5,  23,  16]], 
        [[  0,   2,   0],  
         ..., 
         [  5,  23,  16]]]

二、PIL读取图片

PIL读取的图片并不是直接的numpy.ndarray格式,需要进行转换

from PIL import Image
import numpy as np
img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据
print("img_PIL:",img_PIL)
img_PIL: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB 
size=2736x1856 at 0x2202A8FC108>
print("img_PIL:",type(img_PIL))
img_PIL: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
#将图片转换成np.ndarray格式
img_PIL = np.array(img_PIL)
print("img_PIL:",img_PIL.shape)
img_PIL: (1856, 2736, 3)
print("img_PIL:",type(img_PIL))
img_PIL: <class 'numpy.ndarray

三、keras读取图片

keras深度学习的框架,里面也是内置了读取图片的模块,该模块读取的也不是数组格式,需要进行转换。

from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array
load_imgimg_keras = load_img(dirpath)#读取数据
print("img_keras:",img_keras)
img_keras: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB 
size=2736x1856 at 0x2201D184BC8>
print("img_keras:",type(img_keras))
img_keras: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
#使用keras里的img_to_array()
img_keras = img_to_array(img_keras)
print("img_keras:",img_keras.shape)
img_keras: (1856, 2736, 3)
print("img_keras:",type(img_keras))
img_keras: <class 'numpy.ndarray'>
#可以使用使用np.array()进行转换
mg_keras= np.array(img_keras)

四、skimage读取图片

scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进行处理,读取的数据正好是numpy.ndarray格式。

import skimage.io as io
img_io = io.imread(dirpath)#读取数据
print("img_io :",img_io .shape)
img_io : (1856, 2736, 3)
print("img_io :",type(img_io ))
img_io : <class 'numpy.ndarray'

五、matplotlib.image读取图片

利用matplotlib.image读取的图片,直接就生成了数组格式

import matplotlib.image as mpig

img_mpig = mpig.imread(dirpath)#读取数据
print("img_mpig :",img_mpig .shape)
img_mpig : (1856, 2736, 3)
print("img_mpig :",type(img_mpig ))
img_mpig : <class 'numpy.ndarray'

六、matplotlib.pyplot读取图片

利用matplotlib.pyplot读取的图片,同样也是直接就生成了数组格式

import matplotlib.pyplot as plt
img_plt = plt.imread(dirpath)
print("img_plt :",img_plt .shape)
img5: (1856, 2736, 3)
print("img_plt :",type(img_plt ))
img5: <class 'numpy.ndarray'>

七、显示读取的图片

同样,使用matplotlib 包可以打印出来读取的照片,要打印上述案例中读取的照片,只需要下面两行代码就行了。

plt.imshow(img_plt , cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

图片三通道的,打印其中一个通道

plt.imshow(img_plt[:,:,1] , cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

当然,我们可以随便构造一个数组,可以显示出来

digit = [[135,26,33,12],[14,27,43,190],[120,124,134,205]]

plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary)

plt.show()

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