Python進(jìn)行圖片處理，第一步就是讀取圖片，這里給大家整理了6種圖片的讀取方式，并將讀取的圖片裝換成numpy.ndarray()格式。首先需要準(zhǔn)備一張照片，假如你有女朋友的話，可以用女朋友的，沒有的話，那還學(xué)啥Python，趕緊找對象去吧!

一、OpenCV讀取圖片

OpenCV讀取的圖片，直接就是numpy.ndarray格式，無需轉(zhuǎn)換

import cv2 
img_cv   = cv2.imread(dirpath)#讀取數(shù)據(jù) 
print("img_cv:",img_cv.shape) 
img_cv: (1856, 2736, 3) 
print("img_cv:",type(img_cv)) 
img_cv: <class 'numpy.ndarray'> 
#看下讀取的數(shù)據(jù)怎么樣 
img_cv 
array([[[  0,   3,   0], 
        [ 11,  20,  17], 
        ..., 
        [  5,  23,  16]], 
       [[  0,   2,   0], 
        ..., 
        [  5,  23,  16]]] 

二、PIL讀取圖片

PIL讀取的圖片并不是直接的numpy.ndarray格式，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換

from PIL import Image 
import numpy as np 
 
img_PIL = Image.open(dirpath)#讀取數(shù)據(jù) 
 
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'> 
 
#將圖片轉(zhuǎn)換成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讀取圖片

keras深度學(xué)習(xí)的框架，里面也是內(nèi)置了讀取圖片的模塊，該模塊讀取的也不是數(shù)組格式，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array 
 
load_imgload_imgimg_keras = load_img(dirpath)#讀取數(shù)據(jù) 
 
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()進(jìn)行轉(zhuǎn)換 
mg_keras= np.array(img_keras) 

四、skimage讀取圖片

scikit-image是基于scipy的一款圖像處理包，它將圖片作為numpy數(shù)組進(jìn)行處理，讀取的數(shù)據(jù)正好是numpy.ndarray格式。

import skimage.io as io 
img_io = io.imread(dirpath)#讀取數(shù)據(jù) 
 
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讀取圖片

利用matplotlib.image讀取的圖片，直接就生成了數(shù)組格式

import matplotlib.image as mpig

img_mpig = mpig.imread(dirpath)#讀取數(shù)據(jù) 
 
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讀取圖片

利用matplotlib.pyplot讀取的圖片，同樣也是直接就生成了數(shù)組格式

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、顯示讀取的圖片

同樣，使用matplotlib 包可以打印出來讀取的照片，要打印上述案例中讀取的照片，只需要下面兩行代碼就行了。

plt.imshow(img_plt , cmap=plt.cm.binary) 
plt.show() 

圖片三通道的，打印其中一個通道

plt.imshow(img_plt[:,:,1] , cmap=plt.cm.binary) 
plt.show() 

當(dāng)然，我們可以隨便構(gòu)造一個數(shù)組，可以顯示出來

digit  =  [[135,26,33,12],[14,27,43,190],[120,124,134,205]] 
plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary) 
plt.show()