Python读取图像的几种方法

  • opencv
  • PIL(pillow)
  • matplotlib.pyplot
  • skimage

 

1. Opencv:opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了,彩色图片维度是(高度,宽度,通道数),数据类型是uint8。

   

import cv2 
    import numpy as np 
    #读入图片:默认彩色图,cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图,cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道 
    img = cv2.imread('1.jpg') 
    cv2.imshow('src',img) 
    print(img.shape) # (h,w,c)
    print(img.size) # 像素总数目
    而在深度学习中,因为要对不同通道应用卷积,所以会采取另一种方式:(channels,height,width)。为了应对该要求,我们可以这么做:
    img = img.transpose(2,0,1) 
    print(img.shape)

 

2.PIL(pillow):PIL读进来的图像是一个对象,而不是我们所熟知的numpy 矩阵。

 

from PIL import Image 
    import numpy as np
    img = Image.open('1.jpg')
    arr = np.array(img3)#图片转矩阵

3.matplotlib.pyplot:plt.imread读入的就是一个矩阵,跟opencv一样,但彩图读进的是RGB,与opencv有区别

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    image = plt.imread('1.jpg')
    plt.imshow(image)
    plt.show()

 

4.skimage:skimage.io.imread图像也是以numpy array形式读入。

 

from skimage import io 
    im = io.imread('1.jpg') 
    print(im.shape) # numpy矩阵,(h,w,c)
    io.imshow(im) 
    io.imsave('sk.png',im)

除了opencv读入的彩色图片以BGR顺序存储外,其他所有图像库读入彩色图片都以RGB存储。

除了PIL读入的图片是img类之外,其他库读进来的图片都是以numpy 矩阵。