python中读取和保存图像方法汇总及其区别

女爷i 2022-05-30 11:48 237阅读 0赞

**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  
区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

关于深拷贝和浅拷贝，这里给出一个说明：  
Python中的对象之间赋值时是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。  
1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。  
2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象  
一个很好的例子：

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']]

关于这个问题好像网上找不到更详细的说明，虽然不好理解，仔细想想其实也想的通（浅拷贝，深拷贝，这个概念倒是挺好玩的，感觉自己理解上有点偏差，慢慢琢磨吧），下面继续进入正题。

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：图像的存取我一般喜欢用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：**  
我主要用两种：  
1. 当对象是图片时，使用object.save（path）函数  
2. 当对象时二维数组时，使用misc.imsave（path，object）函数