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Python各类图像库的图片读写方式总结(推荐)-创新互联

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话,以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方:

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1.opencv
2.PIL(pillow)
3.matplotlib.image
4.scipy.misc
5.skimage

opencv: cv2.imread

opencv作为我最常用的图像处理库,当然第一个介绍,并且介绍得比较全面。毋庸置疑,opencv是今天介绍得所有图像库中最全面也最强大的库,如果我们只想掌握一个图像库,我觉得opencv库肯定是最适合不过了。

图片读取操作

import cv2
import numpy as np

#读入图片:默认彩色图,cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图,cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(img.size) # 像素总数目
print(img.dtype)
print(img)
cv2.waitKey()

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当前题目:Python各类图像库的图片读写方式总结(推荐)-创新互联
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