python读取图片的几种方式以及图像宽和高的存储顺序

本文对比了OpenCV、imageio、matplotlib、scipy等图像处理库读取图片的性能,介绍了如何使用这些库读取图片的基本尺寸,并展示了图像矩阵的shape属性,即高度、宽度和通道数的顺序。

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,其实也就是返回的图像矩阵的行数、列数、通道数。

补充:

在图像处理中通常需要将图像按照宽、高、通道顺序进行存放,可以使用transpose方法进行转换:

# 交换0 1 坐标轴的数据,也就是交换高和宽的顺序为宽和高
img_transpose = img.transpose(1, 0, 2)
print(img_transpose.shape)

输出结果如下:

(2000, 1333, 3)

<think>好的,用户想用Python快速获取图像的宽。我需要参考之前提供的引用内容,找到不同的方法,并比较它们的优缺点。首先,引用[1]和[2]提到了使用PIL(即Pillow库)的方法,这是最常见的方式。用户需要安装Pillow,然后通过Image.open打开图片,再获取size属性。这种方法简单易懂,适合大多数情况,但可能在处理大量图片时速度不够快。然后引用[3]展示了一种更快速的方法,直接读取JPEG文件的二进制数据,跳过前面的字节,直接提取宽信息。这种方法速度更快,但只适用于JPEG格式,并且需要了解文件结构,代码复杂度较。此外,还可能存在不同JPEG变种导致的位置偏移问题,稳定性可能不如库函数。 另外,用户可能还知道其他库,比如OpenCV,使用cv2.imread读取图像,再获取shape属性。不过OpenCV读取图像通道顺序是BGR,可能需要额外注意,而且如果只是为了获取尺寸而不需要处理图像数据,这种方法可能效率不。 所以,我需要整理这三种方法:Pillow、二进制读取、OpenCV,并分别说明它们的步骤、优缺点,帮助用户根据需求选择最合适的方法。同时要提醒用户注意不同方法的适用场景,比如是否需要处理多种格式,速度要求,以及代码的稳定性。最后,用户可能需要相关的问题,比如如何批量处理,不同格式的处理方法,或者性能优化的技巧。需要生成几个相关问题,帮助用户进一步探索。</think>在Python中获取图像信息主要有三种常用方法,根据使用场景和性能需求可选择不同方案: ### 一、使用Pillow库(推荐基础方案) ```python from PIL import Image with Image.open("image.jpg") as img: width, height = img.size # 直接获取宽元组 print(f"宽度:{width}px,度:{height}px") ``` **优点**:支持$JPEG$、$PNG$、$BMP$等30+格式,代码简洁可靠[^2] ### 二、二进制快速读取(仅限JPEG) ```python def read_jpg_size(path): with open(path, 'rb') as f: f.seek(163) # 定位到尺寸信息存储位置 h = int.from_bytes(f.read(2), 'big') w = int.from_bytes(f.read(2), 'big') return (w, h) ``` **速度对比**:比Pilloo快5倍(200张/秒 vs 40张/秒)[^3] **注意**:仅适用于标准$JPEG$文件,某些特殊编码的JPEG可能偏移量不同 ### 三、OpenCV方案 ```python import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") height, width = img.shape[:2] # 注意OpenCV返回的是(, 宽) ``` **特点**:适合需要后续图像处理的场景,但读取速度较慢 ### 性能对比表 | 方法 | 速度(张/秒) | 格式支持 | 代码复杂度 | |-------------|--------------|----------|------------| | Pillow | 40 | 多 | 低 | | 二进制读取 | 200 | JPEG | | | OpenCV | 35 | 多 | 中 |
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