|
用于机器学习也好，深度学习也好，都需要读取图片的操作。 
方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式（推荐学习：Python视频教程）
这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array（）函数
区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
from PIL import Image
import numpy as np
I = Image.open('./cc_1.png')
I.show()
I.save('./save.png')
I_array = np.array(I)
print I_array.shape
|
方法二：利用matplotlib.pyplot as plt用于显示图片
# matplotlib.image as mpimg 用于读取图片
# 并且读取出来就是array格式
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
I = mpimg.imread('./cc_1.png')
print I.shape
plt.imshow(I)
|
方法三：利用opencv-python接口
#cv2.imread()读出来同样是array形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的
import cv2
I = cv2.imread('./cc_1.png')
print I.shape
|
方法四：图像的存取我一般喜欢用scipy这个库里的东西，读出来是矩阵形式，并且按照（H，W，C）形式保存
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
import scipy
I = misc.imread('./cc_1.png')
scipy.misc.imsave('./save1.png', I)
plt.imshow(I)
plt.show()
|
方法五：用skimage库
from skimage import io,data
img=data.lena()
io.imshow(img)
|
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！
(责任编辑：admin) |
