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python如何读取和保存图片

发布时间:2021-05-11 10:39:06 来源:亿速云 阅读:303 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍python如何读取和保存图片,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

python的五大特点是什么

python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

python读取和保存图片5种方法对比

python中对象之间的赋值是按引用传递的,如果需要拷贝对象,需要用到标准库中的copy模块

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:np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。

copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

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']]

需要好好理解一下深拷贝和浅拷贝

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:图像处理库 Scipy

图像的存取笔者一般喜欢用 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)

关于存储方式主要用两种:

当对象是图片时,使用 object.save(path)函数

当对象时二维数组时,使用 misc.imsave(path,object)函数

以上是“python如何读取和保存图片”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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