python讀取圖片
Ⅰ python如何獲取圖像的
python讀取圖像的方法很多，但是幾乎都需要使用別的模塊。
python讀取圖片、保存圖片的方法_網路經驗
https://jingyan..com/article/1876c852572d2f890b137609.html
python除了用上文提供的幾個模塊讀取圖像，其實還有很多模塊都可以讀取圖片。
Ⅱ Python如何圖像識別
首先，先定位好問題是屬於圖像識別任務中的哪一類，最好上傳一張植物葉子的圖片。因為目前基於深度學習的卷積神經網路（CNN）確實在圖像識別任務中取得很好的效果，深度學習屬於機器學習，其研究的範式，或者說處理圖像的步驟大體上是一致的。
1、第一步，准備好數據集，這里是指，需要知道輸入、輸出（視任務而定，針對你這個問題，建議使用有監督模型）是什麼。你可以准備一個文件夾，裡面存放好植物葉子的圖像，而每張圖像對應一個標簽（有病/沒病，或者是多類別標簽，可能具體到哪一種病）。
具體實現中，會將數據集分為三個：訓練集（計算模型參數）、驗證集（調參，這個經常可以不需要實現劃分，在python中可以用scikit-learn中的函數解決。測試集用於驗證模型的效果，與前面兩個的區別是，模型使用訓練集和驗證集時，是同時使用了輸入數據和標簽，而在測試階段，模型是用輸入+模型參數，得到的預測與真實標簽進行對比，進而評估效果。
2、確定圖像識別的任務是什麼？
圖像識別的任務可以分為四個：圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割，有時候是幾個任務的結合。
圖像分類是指以圖像為輸入，輸出對該圖像內容分類的描述，可以是多分類問題，比如貓狗識別。通過足夠的訓練數據（貓和狗的照片-標簽，當然現在也有一系列的方法可以做小樣本訓練，這是細節了，這里並不敞開講），讓計算機/模型輸出這張圖片是貓或者狗，及其概率。當然，如果你的訓練數據還有其它動物，也是可以的，那就是圖像多分類問題。
目標檢測指將圖像或者視頻中的目標與不感興趣的部分區分開，判斷是否存在目標，並確定目標的具體位置。比如，想要確定這只狗所佩戴的眼睛的位置，輸入一張圖片，輸出眼睛的位置（可視化後可以講目標區域框出來）。
看到這里，應該想想植物葉子診斷疾病的問題，只需要輸入一整張植物葉子的圖片，輸出是哪種疾病，還是需要先提取葉子上某些感興趣區域（可能是病變區域），在用病變區域的特徵，對應到具體的疾病？
語義分割是當今計算機視覺領域的關鍵問題之一，宏觀上看，語義分割是一項高層次的任務。其目的是以一些原始圖像作為輸入，輸出具有突出顯示的感興趣的掩膜，其實質上是實現了像素級分類。對於輸入圖片，輸出其舌頭區域（注意可以是不規則的，甚至不連續的）。
而實例分割，可以說是在語義分割的基礎上，在像素層面給出屬於每個實例的像素。
看到這里，可以具體思考下自己的問題是對應其中的哪一類問題，或者是需要幾種任務的結合。
3、實際操作
可以先通過一個簡單的例子入手，先了解構建這一個框架需要准備什麼。手寫數字識別可以說是深度學習的入門數據集，其任務也經常作為該領域入門的案例，也可以自己在網上尋找。
Ⅲ 如何用python讀取圖片的16進制碼
你可以直接用open('test.bmp','rb') open函數打開，這樣得到的是二進制數據，然後你根據圖片格式的相應說明對二進制數據進行相應的轉換即可，或者使用圖像處理庫來做也是很方便的，比如opencv等等。
Ⅳ python如何讀取圖像文件
import os
folder_name = '文件夾名字'
folders = os.listdir(folder_name)
for folder in folders:
files = os.listdir(os.path.join(folder_name, folder))
for f in files:
#這里對圖片做操作
Ⅳ python處理圖片數據
目錄
1.機器是如何存儲圖像的？
2.在Python中讀取圖像數據
3.從圖像數據中提取特徵的方法#1：灰度像素值特徵
4.從圖像數據中提取特徵的方法#2：通道的平均像素值
5.從圖像數據中提取特徵的方法#3：提取邊緣
是一張數字8的圖像，仔細觀察就會發現，圖像是由小方格組成的。這些小方格被稱為像素。
但是要注意，人們是以視覺的形式觀察圖像的，可以輕松區分邊緣和顏色，從而識別圖片中的內容。然而機器很難做到這一點，它們以數字的形式存儲圖像。請看下圖：
機器以數字矩陣的形式儲存圖像，矩陣大小取決於任意給定圖像的像素數。
假設圖像的尺寸為180 x 200或n x m，這些尺寸基本上是圖像中的像素數（高x寬）。
這些數字或像素值表示像素的強度或亮度，較小的數字（接近0）表示黑色，較大的數字（接近255）表示白色。通過分析下面的圖像，讀者就會弄懂到目前為止所學到的知識。
下圖的尺寸為22 x 16，讀者可以通過計算像素數來驗證：
圖片源於機器學習應用課程
剛才討論的例子是黑白圖像，如果是生活中更為普遍的彩色呢？你是否認為彩色圖像也以2D矩陣的形式存儲？
彩色圖像通常由多種顏色組成，幾乎所有顏色都可以從三原色（紅色，綠色和藍色）生成。
因此，如果是彩色圖像，則要用到三個矩陣（或通道）——紅、綠、藍。每個矩陣值介於0到255之間，表示該像素的顏色強度。觀察下圖來理解這個概念：
圖片源於機器學習應用課程
左邊有一幅彩色圖像（人類可以看到），而在右邊，紅綠藍三個顏色通道對應三個矩陣，疊加三個通道以形成彩色圖像。
請注意，由於原始矩陣非常大且可視化難度較高，因此這些不是給定圖像的原始像素值。此外，還可以用各種其他的格式來存儲圖像，RGB是最受歡迎的，所以筆者放到這里。讀者可以在此處閱讀更多關於其他流行格式的信息。
用Python讀取圖像數據
下面開始將理論知識付諸實踐。啟動Python並載入圖像以觀察矩陣：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from skimage.io import imread, imshow
image = imread('image_8_original.png', as_gray=True)
imshow(image)
#checking image shape
image.shape, image
（28，28）
矩陣有784個值，而且這只是整個矩陣的一小部分。用一個LIVE編碼窗口，不用離開本文就可以運行上述所有代碼並查看結果。
下面來深入探討本文背後的核心思想，並探索使用像素值作為特徵的各種方法。
方法#1：灰度像素值特徵
從圖像創建特徵最簡單的方法就是將原始的像素用作單獨的特徵。
考慮相同的示例，就是上面那張圖（數字『8』），圖像尺寸為28×28。
能猜出這張圖片的特徵數量嗎？答案是與像素數相同！也就是有784個。
那麼問題來了，如何安排這784個像素作為特徵呢？這樣，可以簡單地依次追加每個像素值從而生成特徵向量。如下圖所示：
下面來用Python繪制圖像，並為該圖像創建這些特徵：
image = imread('puppy.jpeg', as_gray=True)
image.shape, imshow(image)
（650，450）
該圖像尺寸為650×450，因此特徵數量應為297,000。可以使用NumPy中的reshape函數生成，在其中指定圖像尺寸：
#pixel features
features = np.reshape(image, (660*450))
features.shape, features
(297000,)
array([0.96470588, 0.96470588, 0.96470588, ..., 0.96862745, 0.96470588,
0.96470588])
這里就得到了特徵——長度為297,000的一維數組。很簡單吧？在實時編碼窗口中嘗試使用此方法提取特徵。
但結果只有一個通道或灰度圖像，對於彩色圖像是否也可以這樣呢？來看看吧！
方法#2：通道的平均像素值
在讀取上一節中的圖像時，設置了參數『as_gray = True』，因此在圖像中只有一個通道，可以輕松附加像素值。下面刪除參數並再次載入圖像：
image = imread('puppy.jpeg')
image.shape
(660, 450, 3)
這次，圖像尺寸為（660，450，3），其中3為通道數量。可以像之前一樣繼續創建特徵，此時特徵數量將是660*450*3 = 891,000。
或者，可以使用另一種方法：
生成一個新矩陣，這個矩陣具有來自三個通道的像素平均值，而不是分別使用三個通道中的像素值。
下圖可以讓讀者更清楚地了解這一思路：
這樣一來，特徵數量保持不變，並且還能考慮來自圖像全部三個通道的像素值。
image = imread('puppy.jpeg')
feature_matrix = np.zeros((660,450))
feature_matrix.shape
(660, 450)
現有一個尺寸為（660×450×3）的三維矩陣，其中660為高度，450為寬度，3是通道數。為獲取平均像素值，要使用for循環：
for i in range(0,iimage.shape[0]):
for j in range(0,image.shape[1]):
feature_matrix[i][j] = ((int(image[i,j,0]) + int(image[i,j,1]) + int(image[i,j,2]))/3)
新矩陣具有相同的高度和寬度，但只有一個通道。現在，可以按照與上一節相同的步驟進行操作。依次附加像素值以獲得一維數組：
features = np.reshape(feature_matrix, (660*450))
features.shape
(297000,)
方法#3：提取邊緣特徵
請思考，在下圖中，如何識別其中存在的對象：
識別出圖中的對象很容易——狗、汽車、還有貓，那麼在區分的時候要考慮哪些特徵呢？形狀是一個重要因素，其次是顏色，或者大小。如果機器也能像這樣識別形狀會怎麼樣？
類似的想法是提取邊緣作為特徵並將其作為模型的輸入。稍微考慮一下，要如何識別圖像中的邊緣呢？邊緣一般都是顏色急劇變化的地方，請看下圖：
筆者在這里突出了兩個邊緣。這兩處邊緣之所以可以被識別是因為在圖中，可以分別看到顏色從白色變為棕色，或者由棕色變為黑色。如你所知，圖像以數字的形式表示，因此就要尋找哪些像素值發生了劇烈變化。
假設圖像矩陣如下：
圖片源於機器學習應用課程
該像素兩側的像素值差異很大，於是可以得出結論，該像素處存在顯著的轉變，因此其為邊緣。現在問題又來了，是否一定要手動執行此步驟？
當然不！有各種可用於突出顯示圖像邊緣的內核，剛才討論的方法也可以使用Prewitt內核（在x方向上）來實現。以下是Prewitt內核：
獲取所選像素周圍的值，並將其與所選內核（Prewitt內核）相乘，然後可以添加結果值以獲得最終值。由於±1已經分別存在於兩列之中，因此添加這些值就相當於獲取差異。
還有其他各種內核，下面是四種最常用的內核：
圖片源於機器學習應用課程
現在回到筆記本，為同一圖像生成邊緣特徵：
#importing the required libraries
import numpy as np
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import prewitt_h,prewitt_v
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#reading the image
image = imread('puppy.jpeg',as_gray=True)
#calculating horizontal edges using prewitt kernel
edges_prewitt_horizontal = prewitt_h(image)
#calculating vertical edges using prewitt kernel
edges_prewitt_vertical = prewitt_v(image)
imshow(edges_prewitt_vertical, cmap='gray')
Ⅵ 如何用python實現讀取八張照片
每張圖像是一個二維矩陣（灰度圖像）或者三維張量（彩色圖像）。計算均值的話可以用
1
2
import numpy as np
np.mean()
這個函數的功能可以查看你的python庫，help(np)即可（或者help(numpy)）。
Ⅶ Python中讀取二進制圖片(例如 a.jpg)有關解碼編碼的問題
binascii.hexlify估計能滿足你的要求。不過不建議把二進制數據用編解碼來處理，因為編解碼只是文本採用了不同的編碼方案。而圖像這些二進制有自己的含義，文本編解碼方案不應該用在這些二進制文件上。s就是你的數據，你也別想看懂，除非你知道jpg格式。
Ⅷ 如何採用Python讀取一個圖像
打開winPython工具包
輸入以下代碼，如圖所示。
from skimage import io
if __name__ == '__main__':
img_name="D:\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\notebooks\hashiqi.jpg"
print("我的圖片！")
img=io.imread(img_name,as_grey=False)
io.imshow(img)
其中變數img_name是為了指定自己圖片所存的路徑。
單擊保存按鈕，
會跳出一個設置文件名的界面，填入要保存的名字即可。
單擊運行按鈕，一般要單擊兩次才行，運行代碼。
單擊後，就可以查看的我們顯示的圖片了。
Ⅸ 如何在python中讀取bmp格式圖片文件
直接用open打開後read讀取
A=open('test.bmp','rb')
B=open('test2.bmp','w')
c=A.read()
B.write(c)
A.close()
B.close()
Ⅹ 學渣求助，python讀取圖片數據
#使用PIL
fromPILimportImage
image=Image.open('圖片路徑')