【摘要】用于机器学习也好，深度学习也好，都需要读取图片的操作。方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式（推荐学习：Pytho

方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式（推荐学习：Python视频教程）

这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array（）函数

区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

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matplotpb.pyplot as plt用于显示图片

# matplotpb.image as mpimg 用于读取图片
# 并且读取出来就是array格式
import matplotpb.pyplot as plt
import matplotpb.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：图像的存取我一般喜欢用scipy这个库里的东西，读出来是矩阵形式，并且按照（H，W，C）形式保存

import matplotpb.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)

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