python中读取图片的方式,以及将图片以三维数组的形式输出

本文介绍了使用Python读取图片的两种方法,一种是利用PIL库直接读取并展示图片,另一种则是通过TensorFlow进行文件读取和JPEG解码。

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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')   #读取图片文件
plt.imshow(image)
plt.show()            #将图片输出到屏幕

image_arr = np.array(image)      #将图片以数组的形式读入变量
print (image_arr)


另一种读取图片的方式


# coding=utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image_contents = tf.read_file(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data\train\forest_001.jpg')   #读取文件

image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3)     #解码jpeg

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    img=sess.run((image))          #img为三维数组
    print (img.shape)          #输出数组形状
    print (img)                     #打印数组

    plt.imshow(img)        #显示数组
    plt.show()

结果为:

打印图片
这里写图片描述

输出的数组部分截图
这里写图片描述

Python中,你可以使用Pillow库来读取JPG格式的数字图片并将其转换为二维数组。Pillow是Python的一个图像处理库,提供了丰富的图像处理功能。以下是将JPG图片读取为二维数组的基本步骤: 1. 首先,需要安装Pillow库,如果尚未安装,可以通过pip安装命令: ``` pip install Pillow ``` 2. 导入Pillow库中的Image模块。 3. 使用Image模块打开图片文件。 4. 将图片转换为二维数组。这里需要注意的是,二维数组中每个元素代表一个像素点,其值通常为三个颜色通道(红、绿、蓝)的组合值。 以下是具体的代码示例: ```python from PIL import Image # 打开图片文件 img = Image.open('your_image.jpg') # 将图片转换为二维数组 # 使用img.load()方法将图像内容加载到内存中 pixels = img.load() # 假设图片宽度为width,高度为height width, height = img.size # 创建一个二维数组来存储像素值 img_array = [] # 遍历图片的像素,将像素值添加到二维数组中 for i in range(height): row = [] for j in range(width): # 获取当前像素点的颜色值,颜色值默认为(R, G, B)格式 pixel = pixels[j, i] row.append(pixel) img_array.append(row) # 此时img_array就是一个二维数组,包含了图片的所有像素数据 ``` 在上述代码中,`your_image.jpg`应替换为你需要读取的JPG图片文件的路径。二维数组`img_array`中的每个元素都是一个包含RGB三个值的元组,代表图片中的一个像素点。
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