Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >So lesen Sie Bilder in Python
Unabhängig davon, ob es für maschinelles Lernen oder tiefes Lernen verwendet wird, ist das Lesen von Bildern erforderlich.
Methode 1: Verwenden Sie die Bildfunktion in PIL. Diese Funktion liest nicht im Array-Format (empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie die Funktion np.asarray(im) oder np.array() verwenden
Der Unterschied besteht darin, dass np.array() eine tiefe Kopie ist und np .asarray() ist eine flache Kopie. Kopieren
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
Methode 2: Verwenden Sie matplotlib.pyplot als plt, um Bilder anzuzeigen
# 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)
Methode 3: Verwenden Sie opencv- Python-Schnittstelle
#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
Methode 4: Zum Speichern und Abrufen von Bildern verwende ich im Allgemeinen gerne die Scipy-Bibliothek. Sie liest sie in Matrixform und speichert sie in der Form (H, W , C)
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()
Methode Fünf: Verwenden Sie die Skimage-Bibliothek
from skimage import io,data img=data.lena() io.imshow(img)
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