python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序

1、opencv
2、imageio
3、matplotlib
4、scipy

# coding:utf-8
import cv2
import imageio
from scipy import misc
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
image_path = "./images/000011.jpg"
# 使用pillow读取图片,获取图片的宽和高
img_pillow = Image.open(image_path)
img_width = img_pillow.width # 图片宽度
img_height = img_pillow.height # 图片高度
print("width -> {}, height -> {}".format(img_width, img_height))
img_cv = cv2.imread(image_path)
img_imageio = imageio.imread(image_path)
img_scipy = misc.imread(image_path)
img_matplot = plt.imread(image_path)
print(img_cv.shape)
print(img_imageio.shape)
print(img_scipy.shape)
print(img_matplot.shape)

输出结果如下:

width -> 2000, height -> 1333
(1333, 2000, 3)
(1333, 2000, 3)
(1333, 2000, 3)
(1333, 2000, 3)

注意事项:读取出的图像矩阵的shape是按 高度、宽度、通道数 这个顺序,图像宽度是第一个维度

总结

以上所述是小编给大家介绍的python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序,希望对大家有所帮助!

(0)

相关推荐

  • Python 读取图片文件为矩阵和保存矩阵为图片的方法

    读取图片为矩阵 import matplotlib im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg') 保存矩阵为图片 import numpy as np import scipy x = np.random.random((600,800,3)) scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x) 以上这篇Python 读取图片文件为矩阵和保存矩阵为图片的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴

  • Python OpenCV读取png图像转成jpg图像存储的方法

    如下所示: import os import cv2 import sys import numpy as np path = "F:\\ImageLib\\VRWorks_360_Video _SDK_1.1\\footage14\\" print(path) for filename in os.listdir(path): if os.path.splitext(filename)[1] == '.png': # print(filename) img = cv2.imread(

  • Python读取excel中的图片完美解决方法

    excel中有图片是很常见的,但是通过python读取excel中的图片没有很好的解决办法. 网上找了一种很聪明的方法,原理是这样的: 1.将待读取的excel文件后缀名改成zip,变成压缩文件. 2.再解压这个文件. 3.在解压后的文件夹中,就有excel中的图片. 4.这样读excel中的图片,就变成了读文件夹中的图片了,和普通文件一样,可以做各种处理. 解压后的压缩包如下: python脚本如下: ''' File Name: readexcelimg Author: tim Date:

  • 浅谈python下tiff图像的读取和保存方法

    对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库 输入: 1. (读取矩阵) 读入uint8.uint16.float32的lena.tif 2. (生成矩阵) 使用numpy产生随机矩阵,float64的mat import numpy as np from scipy import misc from PIL import Image from libtiff import TIFF # # 读入已有图像,数据类型和原图像一致 tif32 = mi

  • Python 读取指定文件夹下的所有图像方法

    (1)数据准备 数据集介绍: 数据集中存放的是1223幅图像,其中756个负样本(图像名称为0.1~0.756),458个正样本(图像名称为1.1~1.458),其中:"."前的标号为样本标签,"."后的标号为样本序号 (2)利用python读取文件夹中所有图像 ''' Load the image files form the folder input: imgDir: the direction of the folder imgName:the name of

  • python读取和保存图片5种方法对比

    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

  • Python使用matplotlib实现的图像读取、切割裁剪功能示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib实现的图像读取.切割裁剪功能.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pylab as plt # 加载图像 im = plt.imread("C:/4.png") print(im.shape) # (y轴像素点数, x轴像素点数,图像通道数) def

  • python对DICOM图像的读取方法详解

    DICOM介绍 DICOM3.0图像,由医学影像设备产生标准医学影像图像,DICOM被广泛应用于放射医疗,心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线,CT,核磁共振,超声等),并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用.在数以万计的在用医学成像设备中,DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一.当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用. 看似神秘的图像文件,究竟是如何读取呢?网上随便 一搜,都有很多方法,但缺乏比较系统的使用方法,下文综合百度资料,结合python2.7,

  • python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序

    1.opencv 2.imageio 3.matplotlib 4.scipy # coding:utf-8 import cv2 import imageio from scipy import misc from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt image_path = "./images/000011.jpg" # 使用pillow读取图片,获取图片的宽和高 img_pillow = Image.open

  • Python读取文件的四种方式的实例详解

    目录 学生数量特别少的情况 停车场空间不够时怎么办? 怎么加快执行效率? 怎么加快处理速度? 结语 故事背景:最近在处理Wikipedia的数据时发现由于数据量过大,之前的文件读取和数据处理方法几乎不可用,或耗时非常久.今天学校安排统一核酸检查,刚好和文件读取的过程非常相似.正好借此机会和大家一起从头梳理一下几种文件读取方法. 故事设定:现在学校要求对所有同学进行核酸采集,每位同学先在宿舍内等候防护人员(以下简称“大白”)叫号,叫到自己时去停车场排队等候大白对自己进行采集,采集完之后的样本由大白

  • python读取图片的方式,以及将图片以三维数组的形式输出方法

    近期做个小项目需要用到python读取图片,自己整理了一下两种读取图片的方式,其中一种用到了TensorFlow,(TensorFlow是基于python3 的).代码及运行结果如下所示: import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt image = Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\train\forest_001.jpg') #读

  • 详解Python+opencv裁剪/截取图片的几种方式

    前言 在计算机视觉任务中,如图像分类,图像数据集必不可少.自己采集的图片往往存在很多噪声或无用信息会影响模型训练.因此,需要对图片进行裁剪处理,以防止图片边缘无用信息对模型造成影响.本文介绍几种图片裁剪的方式,供大家参考. 一.手动单张裁剪/截取 selectROI:选择感兴趣区域,边界框框选x,y,w,h selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None): . 参数windowName:选择的区域被显示在的窗口的名字

  • 深入解读Python解析XML的几种方式

    在XML解析方面,Python贯彻了自己"开箱即用"(batteries included)的原则.在自带的标准库中,Python提供了大量可以用于处理XML语言的包和工具,数量之多,甚至让Python编程新手无从选择. 本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式,并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例,演示具体使用方法和场景.文中所使用的Python版本为2.7. 一.什么是XML? XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Langu

  • iOS Gif图片展示N种方式(原生+第三方)

    本文分享了iOS Gif图片展示N种方式,供大家参考,具体内容如下 原生方法: 1.UIWebView 特点:加载速度略长,性能更优,播放的gif动态图更加流畅. //动态展示GIF图片-WebView -(void)showGifImageWithWebView{ //读取gif图片数据 NSData *gifData = [NSData dataWithContentsOfFile: [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"earthGif"

  • Python实现屏幕截图的两种方式

    使用windows API 使用PIL中的ImageGrab模块 下面对两者的特点和用法进行详细解释. 一.Python调用windows API实现屏幕截图 好处是 灵活 速度快 缺点是: 写法繁琐 不跨平台 import time import win32gui, win32ui, win32con, win32api def window_capture(filename): hwnd = 0 # 窗口的编号,0号表示当前活跃窗口 # 根据窗口句柄获取窗口的设备上下文DC(Divice C

  • python 调用js的四种方式

    1. 前言 日常 Web 端爬虫过程中,经常会遇到参数被加密的场景,因此,我们需要分析网页源代码 通过调式,一层层剥离出关键的 JS 代码,使用 Python 去执行这段代码,得出参数加密前后的 Python 实现 本文将聊聊利用 Python 调用 JS 的4种方式 2. 准备 以一段简单的 JS 脚本为例,将代码写入到文件中 //norm.js //计算两个数的和 function add(num1, num2) {     return num1 + num2; } 其中,定义了一个方法,

随机推荐