这篇文章主要介绍“Python怎么读取图片”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python怎么读取图片”文章能帮助大家解决问题。

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一、OpenCV读取图片

OpenCV读取的图片，直接就是numpy.ndarray格式，无需转换

import cv2 img_cv   = cv2.imread(dirpath)#读取数据 print("img_cv:",img_cv.shape) img_cv: (1856, 2736, 3) print("img_cv:",type(img_cv)) img_cv:  #看下读取的数据怎么样 img_cv array([[[  0,   3,   0],         [ 11,  20,  17],         ...,         [  5,  23,  16]],        [[  0,   2,   0],         ...,         [  5,  23,  16]]]

二、PIL读取图片

PIL读取的图片并不是直接的numpy.ndarray格式，需要进行转换

from PIL import Image import numpy as np  img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据  print("img_PIL:",img_PIL) img_PIL:   print("img_PIL:",type(img_PIL)) img_PIL:   #将图片转换成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: 
三、keras读取图片
keras深度学习的框架，里面也是内置了读取图片的模块，该模块读取的也不是数组格式，需要进行转换。
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array  load_imgload_imgimg_keras = load_img(dirpath)#读取数据  print("img_keras:",img_keras) img_keras:   print("img_keras:",type(img_keras)) img_keras:   #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:   #可以使用使用np.array()进行转换 mg_keras= np.array(img_keras)
四、skimage读取图片
scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，读取的数据正好是numpy.ndarray格式。
import skimage.io as io img_io = io.imread(dirpath)#读取数据  print("img_io :",img_io .shape) img_io : (1856, 2736, 3)  print("img_io :",type(img_io )) img_io : 
五、matplotlib.image读取图片
利用matplotlib.image读取的图片，直接就生成了数组格式
import matplotlib.image as mpig
img_mpig = mpig.imread(dirpath)#读取数据  print("img_mpig :",img_mpig .shape) img_mpig : (1856, 2736, 3)  print("img_mpig :",type(img_mpig )) img_mpig : 
六、matplotlib.pyplot读取图片
利用matplotlib.pyplot读取的图片，同样也是直接就生成了数组格式
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: 
七、显示读取的图片
同样，使用matplotlib 包可以打印出来读取的照片，要打印上述案例中读取的照片，只需要下面两行代码就行了。
plt.imshow(img_plt , cmap=plt.cm.binary) plt.show()
图片三通道的，打印其中一个通道
plt.imshow(img_plt[:,:,1] , cmap=plt.cm.binary) plt.show()
当然，我们可以随便构造一个数组，可以显示出来
digit  =  [[135,26,33,12],[14,27,43,190],[120,124,134,205]] plt.imshow(digit, cmap=plt.cm.binary) plt.show()
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