【Python基础】Python中读取图片的6种方式
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！
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 cv2img_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:#看下读取的数据怎么样img_cvarray([[[ 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 Imageimport numpy as npimg_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据print("img_PIL:",img_PIL)img_PIL:print("img_PIL:",type(img_PIL))img_PIL:#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:
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_arrayload_imgimg_keras = load_img(dirpath)#读取数据print("img_keras:",img_keras)img_keras:print("img_keras:",type(img_keras))img_keras:#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:#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 ioimg_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 :
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 :
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 pltimg_plt = plt.imread(dirpath)print("img_plt :",img_plt .shape)img5: (1856, 2736, 3)print("img_plt :",type(img_plt ))img5:
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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