京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:小伍哥
来源:AI入门学习
python进行图片处理,第一步就是读取图片,这里给大家整理了6种图片的读取方式,并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。
首先需要准备一张照片,假如你有女朋友的话,可以用女朋友的,没有的话,那还学啥python,赶紧找对象去吧!
图片路径:dirpath = "C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/beatgirl.jpg"
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: numpy.ndarray'="">
#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:CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdfprint("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: numpy.ndarray<="" pre=""> 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_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: numpy.ndarray'=""> #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 :numpy.ndarray'<="" pre=""> 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 :numpy.ndarray'<="" pre=""> 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:numpy.ndarray'=""> 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()
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14