方法一:利用PIL中的Image函数,这个函数读取出来不是array格式

这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array()函数
区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

关于深拷贝和浅拷贝,这里给出一个说明:
Python中的对象之间赋值时是按引用传递的,如果需要拷贝对象,需要使用标准库中的copy模块。

  1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
  2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
    一个很好的例子:
import copy  
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象  

b = a #赋值,传对象的引用  
c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝  
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝  

a.append(5) #修改对象a  
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象  

print 'a = ', a  
print 'b = ', b  
print 'c = ', c  
print 'd = ', d  

输出结果:

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] 
b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] 
c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] 
d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] 

关于这个问题好像网上找不到更详细的说明,虽然不好理解,仔细想想其实也想的通(浅拷贝,深拷贝,这个概念倒是挺好玩的,感觉自己理解上有点偏差,慢慢琢磨吧),下面继续进入正题。

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  

方法二:利用matplotlib

利用 matplotlib.pyplot as plt 用于显示图片
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)  

方法三:利用 opencv-python 接口

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

方法四:图像的存取我一般喜欢用scipy这个库里的东西

读出来是 array 形式,并且按照(H,W,C)形式保存

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()  

方法五:用 skimage 库

from skimage import io,data
img=data.lena()
io.imshow(img)

关于存储方式:
我主要用两种:

  1. 当对象是图片时,使用 object.save(path)函数
  2. 当对象时二维数组时,使用misc.imsave(path,object)函数

转载|作者:ChasingdreamLY
原文链接

51Reboot 最新课程公告

第 19 期Python实战班正在火热招生中
第 8 期自动化运维班正在招生中

详情扫码咨询
Python 中读取和保存图像方法汇总及其区别