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 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_imgload_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()