读取图像

读取图像我一般采用的有两种方法，如果想要读成numpy数组格式就用opencv方式，想要读成Image对象格式就用PIL包读取。

使用opencv读取

如果是读取灰度图，需要指定颜色模式为cv2.IMREAD_GRAYSCALE，这样读取出的是一个二维数组，而不是彩色图像的三维数组。

如果读取彩色图像，则不需要指定读取模式，这样读取出的是一个三维数组(H, W, C)，但通道的的顺序是BGR。

使用PIL包读取

使用PIL包读取图片时不需要指定颜色模式，程序会自动判断。

使用这个包的好处在于会读出来一个Image对象，方便后续pytorch的transform方法使用。

保存图片

保存图片就用cv2.imwrite(path, image)就够了。

显示图片

显示图片用plt包。

代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np# 使用opencv读取图片
image = cv2.imread('D:/Graph/1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite(path, image)
# plt.show函数需要指明颜色模式
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()
plt.savefig(path)# 方法二：使用PIL包读取
# 这种方式不需要指定图像的模式，程序会自动识别：灰度图像的维度为2，彩色图像的维度为3
# 读取出来的对象不是numpy数组，而是一个Image对象，使用这种方式是为了方便使用pytorch官方的transform模块
image = Image.open('D:/Graph/1.png')

总结

读取图片如果需要的是numpy格式，那么就用opencv读取；如果需要的是Image格式的对象，方便使用pytorch自带的transform包，就用PIL包来读。
显示图片用plt包
保存图片用cv2.imwrite(path, name)

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