作者：吴哥
来源： AI入门学习
python进行图像处理，第一步是读取图像。 这里组织了六种读取图像的方法，并将读取的图像转换为numpy.ndarray ()格式。
首先需要准备照片。 如果你有女朋友的话，可以用她，如果不在的话，就学习python，马上去找对象吧。
图像路径： dirpath=' c :/users/wuzheng Xiang/desktop/beat girl.jpg '
一、OpenCV读取图片
OpenCV读取的图像不需要直接转换为numpy.ndarray格式
import cv 2img _ cv=cv2.im read (dirpath )读取数据print('img_cv: '，img_cv.shape ) img_cv: ) 1856，
PIL读取的图像不是直接的numpy.ndarray格式，需要转换
frompilimportimageimportnumpyasnpimg _ pil=image.open (dirpath ) #读取数据print('img_pil: ' )， img _ pil (img _ pil : pil.jpegimageplugin.jpegimagefileimagemode=rgbsize=2736 x 1856 at0x 2202 A8 fc 108 print (img ) ) 将pil : class ' pil.jpegimageplugin.JPEG image file ' #图像转换为np.ndarray格式img_pil=NP.Array的img _ pil.shape ()
keras深度学习框架也包含用于导入图像的模块。 这个模块读取的也不是数组形式，需要转换。
from keras.preprocessing.imageimportarray _ to _ img， img _ to _ array load _ imgimg _ keras=load _ img (dirpath ) dirpath img _ keras (img _ keras : pil.jpegimageplugge BC8print(img ) keras ) keras type(img_keras ) ) img _ keras 3360 class ' pil.jpegimageplugin.JPEG image file ' #是keras img_keras.shape ) img_Keras3360 ) 1856，2736，3 ) print ) img_Keras3360 )，type(img_Keras ) img_Kerras
scikit-image是一个基于scipy的图像处理软件包，将图像处理为numpy数组，读取的数据格式正好为numpy.ndarray。
importskimage.ioasioimg _ io=io.im read (dirpath )读取数据print(img_io: )，img_io .shape ) img _ io 3365365292;
使用通过matplotlib.image读取的图像，直接生成了数组形式
import matplotlib.image as mpig
img_mpig=mpig.imread(Dirpath )读取数据print(img_mpig: (，img_mpig .shape ) img_mpig3360 ) 1856，273360
用matplotlib.pyplot读取的图像也直接生成了数组格式
importmatplotlib.pyplotaspltimg _ PLT=PLT.im read (dirpath ) print('img_PLT: '，img_plt .shape ) img 5333333650 type(img_PLT ) img 5: class ' numpy.nd array ' http://www.Sina.com /
同样，可以使用matplotlib包打印读取的照片。 要打印在上述情况下读取的照片，只需要以下两行代码。
PLT.imshow(img_PLT，cmap=plt.cm.binary ) ) ) ) ) ) ) )。
plt.show () )
打印图像三个通道中的一个通道
PLT.im show (img _ PLT [ :1 ]，cmap=plt.cm.binary ) ) ) )。
plt.show () )
当然，我们可以自由地排列和显示
digit=[ 135、26、33、12 ]、[ 14、27、43、190 ]、[ 120、124、134、205 ] ]
PLT.imshow(digit，cmap=plt.cm.binary ) )。
plt.show () )