Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Wie lese ich Bilder in Python?

Wie lese ich Bilder in Python?

藏色散人
Freigeben: 2019-07-03 10:27:41
Original
4950 Leute haben es durchsucht

Wie lese ich Bilder in Python?

Wie lese ich Bilder in Python?

Methode 1: Verwenden Sie die Bildfunktion in PIL. Diese Funktion liest Es wird nicht im Array-Format ausgegeben

Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie die Funktion np.asarray(im) oder np.array() verwenden

Der Unterschied besteht darin, dass np.array() ist eine tiefe Kopie und np.asarray() ist eine flache Kopie

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
Nach dem Login kopieren

Methode 2: Verwenden Sie matplotlib.pyplot als plt, um das Bild anzuzeigen

# matplotlib.image als mpimg, um das Bild zu lesen

# und lesen Sie es aus. Es ist ein Array-Format

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)
Nach dem Login kopieren

Methode drei: Verwenden Sie die opencv-python-Schnittstelle

#cv2.imread(), um es im Array-Format zu lesen. Wenn es sich jedoch um ein Einkanalbild handelt, werden drei Kanäle gelesen.

import cv2
I = cv2.imread('./cc_1.png')
print I.shape
Nach dem Login kopieren

Methode 4: Um auf Bilder zuzugreifen, verwende ich im Allgemeinen gerne die Scipy-Bibliothek. Sie liest sie in Matrixform und speichert sie in der Form von (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()
Nach dem Login kopieren

Methode Fünf: Verwenden Sie die Skimage-Bibliothek

from skimage import io,data
img=data.lena()
io.imshow(img)
Nach dem Login kopieren

Verwandte Empfehlungen: „Python-Tutorial

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lese ich Bilder in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage