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python如何讀取和保存圖片

發布時間:2021-05-11 10:39:06 來源:億速云 閱讀:303 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹python如何讀取和保存圖片,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

python的五大特點是什么

python的五大特點:1.簡單易學,開發程序時,專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象,與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性,Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性,Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源,Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

python讀取和保存圖片5種方法對比

python中對象之間的賦值是按引用傳遞的,如果需要拷貝對象,需要用到標準庫中的copy模塊

方法一:利用 PIL 中的 Image 函數

這個函數讀取出來不是 array 格式,這時候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array()函數 。

區別:np.array() 是深拷貝,np.asarray() 是淺拷貝

copy.copy 淺拷貝 只拷貝父對象,不會拷貝對象的內部的子對象。

copy.deepcopy 深拷貝 拷貝對象及其子對象

例子:

import copy 
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始對象 
b = a #賦值,傳對象的引用 
c = copy.copy(a) #對象拷貝,淺拷貝 
d = copy.deepcopy(a) #對象拷貝,深拷貝 
a.append(5) #修改對象a 
a[4].append('c') #修改對象a中的['a', 'b']數組對象 
print 'a = ', a 
print 'b = ', b 
print 'c = ', c 
print 'd = ', d

輸出結果:

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']]

需要好好理解一下深拷貝和淺拷貝

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 用于顯示圖片

matplotlib.image as mpimg 用于讀取圖片

并且讀取出來就是 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() 讀出來同樣是 array 形式,但是如果是單通道的圖,讀出來的是三通道的。

import cv2 
I = cv2.imread('./cc_1.png') 
print I.shape

方法四:圖像處理庫 Scipy

圖像的存取筆者一般喜歡用 scipy 這個庫里的東西

讀出來是 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 庫

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

關于存儲方式主要用兩種:

當對象是圖片時,使用 object.save(path)函數

當對象時二維數組時,使用 misc.imsave(path,object)函數

以上是“python如何讀取和保存圖片”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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