本文给大家整理了Python读取图片的6种方式,有需要的小伙伴可以参考一下:

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=2736×1856 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=2736×1856 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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