Python進行圖片處理，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，無需轉換
import cv2
img_cv = cv2.imread(dirpath)#讀取數據
print("img_cv:",img_cv.shape)
img_cv: (1856, 2736, 3)
print("img_cv:",type(img_cv))
img_cv: <class 'numpy.ndarray'>
#看下讀取的數據怎么樣
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，需要進行轉換
from PIL import Image
import numpy as np
img_PIL = Image.open(dirpath)#讀取數據
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深度學習的框架，里面也是內置了讀取圖片的模塊，該模塊讀取的也不是數組格式，需要進行轉換。
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array
load_imgload_imgimg_keras = load_img(dirpath)#讀取數據
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()進行轉換
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數組進行處理，讀取的數據正好是numpy.ndarray格式。
import skimage.io as io
img_io = io.imread(dirpath)#讀取數據
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，直接就生成了數組格式
import matplotlib.image as mpig
img_mpig = mpig.imread(dirpath)#讀取數據
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()
當然，我們可以隨便構造一個數組，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()
