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!

时间: 2020-02-10

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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

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

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,

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Python字符串拼接的几种方法整理 第一种 通过加号(+)的形式 print('第一种方式通过加号形式连接 :' + 'love'+'Python' + '\n') 第二种 通过逗号(,)的形式 print('第二种方式通过逗号形式连接 :' + 'love', 'Python' + '\n') 第三种 直接连接 中间有无空格均可 print('第三种方式通过直接连接形式连接 (一) :' + 'love''Python' + '\n') print('第三种方式通过直接连接形式连接 (二)

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