scipy.misc.imread()被弃用,应该用imageio.imwrite()来替代

本文探讨了scipy.misc.imread和imsave在新版中被弃用的问题,并提供了使用imageio模块作为替代方案的方法,包括读取、显示和保存图片的具体代码示例。

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scipy.misc:scipy.misc.imread

from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
im = misc.imread('1.jpg')
print(im.dtype)
print(im.size)
print(im.shape)
misc.imsave('misc1.png',im)
plt.imshow(im)
plt.show()
print(im)

可以看到,有warining,提示我们imread和imsave在后来的版本将会被弃用,叫我们使用imageio.imread和imageio.imwrite。

我们根据她的提示,使用imageio模块进行图片读写,warning也就没有了。

import imageio
im2 = imageio.imread('1.jpg')
print(im2.dtype)
print(im2.size)
print(im2.shape)
plt.imshow(im)
plt.show()
print(im2)
imageio.imwrite('imageio.png',im2)

 

参考文献 

Python各类图像库的图片读写方式总结

<think>嗯,用户遇到了一个ImportError,提示无法从'scipy.misc'导入'imread'。我需要先回想一下scipy库的版本变化。记得之前scipy进行了一些模块重组,特别是在1.0版本之后,很多子模块被移除了。比如,scipy.misc里的imread可能在较新的版本中被弃用了。用户可能还在使用旧代码,而他们的scipy版本已经更新,导致找不到这个函数。 接下来,我应该检查用户的环境。用户的环境路径中有Anaconda,环境名为pytorch1.11.0。可能需要确认他们安装的scipy版本。如果用户使用的是scipy 1.3.0或更高版本,imread可能已经被移到别的子模块,或者完全移除。这时候需要建议用户检查scipy的版本,比如通过pip show scipy或者conda list。 然后,解决办法方面,可以建议两种方法:降级scipy到保留imread的版本,或者改用其他库如imageio替代。降级可能不是最佳选择,因为可能引起其他依赖问题,而推荐使用imageio更合适。需要详细说明如何安装imageio,并修改代码中的导入部分。 另外,可能还要提到Pillow库的替代方案,比如使用PIL.Image.open,但需要指出imread和imresize的不同处理方式。同时,提醒用户scipy.misc中的其他函数如imsave也可能受到影响,需要一并处理。 最后,总结问题原因,给出步骤清晰的解决方案,并强调版本兼容性的重要性,避免用户未来遇到类似问题。需要确保回答结构清晰,逐步引导用户解决问题,确保信息准确可靠。</think>这个错误是由于Scipy库版本更新导致的API变动。以下是逐步分析和解决方案: **原因分析:** 1. **版本兼容性问题**:Scipy >=1.3.0 版本中弃用了`scipy.misc.imread`方法 2. **模块重组**:原属于`scipy.misc`的图片处理函数被迁移到其他子模块 3. **依赖变更**:Scipy官方推荐使用专门图像处理库替代相关功能 **解决方案:** ```bash # 方法一:安装旧版Scipy(不推荐长期使用) pip install scipy==1.2.1 # 方法二:使用现代替代方案(推荐) pip install imageio ``` **代码迁移示例:** ```python # 原代码 from scipy.misc import imread # 新方案1:使用imageio import imageio img = imageio.imread('image.jpg') # 新方案2:使用Pillow(需安装pillow包) from PIL import Image img = Image.open('image.jpg').convert('RGB') ``` **注意事项:** 1. 如果同时需要`imresize`功能: ```python # 替代scipy.misc.imresize from skimage.transform import resize resized_img = resize(img, (new_height, new_width)) ``` 2. 检查项目中是否还存在其他弃用方法: - `imsave` → 使用`imageio.imwrite` - `imfilter` → 使用`skimage.filters`或`cv2.filter2D` 3. 推荐环境检查命令: ```bash pip show scipy # 查看当前版本 conda list scipy # Anaconda环境查看 ``` **根本解决方案:** 建议重构代码使用现代图像处理库,推荐组合: - 基础处理:Pillow(轻量) - 科学计算:imageio + numpy - 高级处理:opencv-python 或 scikit-image 该错误反映了Python生态中常见的版本兼容性问题,保持依赖管理(如requirements.txt)的准确性可以有效预防此类问题。
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