Python怎么打开图片(python打开图片)
怎么用python显示一张图片
在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。
一、matplotlib
1. 显示图片
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import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)
plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
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2. 显示某个通道
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# 显示图片的第一个通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()
img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
plt.show()
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3. 将 RGB 转为灰度图
matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：
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def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
gray = rgb2gray(lena)
# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
plt.axis('off')
plt.show()
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4. 对图像进行放缩
这里要用到 scipy
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from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()
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5. 保存图像
5.1 保存 matplotlib 画出的图像
该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')
5.2 将 array 保存为图像
from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)
5.3 直接保存 array
读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失
np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组
二、PIL
1. 显示图片
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组
im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
3. 保存 PIL 图片
直接调用 Image 类的 save 方法
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')
4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片
这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()
5. RGB 转换为灰度图
from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()
python里面pygame打不开图片？
You should use os.path.join() for compatibility.----from pygame
试试pygame.image.load(os.path.join('文件目录', '文件名'))
假如图片路径为E:\exercise\Python3.6.0\image.jpg，则可写：
pygame.image.load(os.path.join(r'E:\exercise\Python3.6.0', 'image.jpg'))
python-tkinter如何打开动图（.gif）？
下面所介绍的方法不仅可以显示gif动图，而且可以显示图片
首先引入pyglet包
import pyglet
主方法源码：
# 在工作目录中选择一个gif动画文件
ag_file = "111.gif"
animation = pyglet.resource.animation(ag_file)
sprite = pyglet.sprite.Sprite(animation)
# 创建一个窗口并将其设置为图像大小
win = pyglet.window.Window(width=sprite.width, height=sprite.height)
# 设置窗口背景颜色 = r, g, b, alpha
# 每个值从 0.0 到 1.0
green = 0, 1, 0, 1
pyglet.gl.glClearColor(*green)
@win.event
def on_draw():
? win.clear()
? sprite.draw()
pyglet.app.run()
python plt.imshow 怎么用
用法以既步骤：
1、给出一张图片。
2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图，虽然是gif格式，但却只有一帧图片，因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：
3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的，是一个伪彩色图像。plt.imshow(img[:,:,1])。
4、还可以使用别的伪彩色方案，比如热力图：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="hot")，而上面图中的伪彩色，可以称为翠绿色（viridis），是matplotlib默认的着色方案。
5、用Nipy谱着色：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")。
6、在图片边上加上色彩标签：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")，plt.colorbar()。
零基础学python怎么打开图片
介绍python中打开图片的流程。
工具/原料
python3.6
pycharm
方法/步骤
首先，导入PIL模块。
然后，存一个图片所在路径变量，本例中图片在py文件所在的目录下，所以使用相对路径时直接用图片名即可。
# 通过图片路径打开图片image = Image.open(path)
# 打印图片信息print(image.size, image.format)
# 设置大小image.thumbnail((100, 200))
# 保存image.save('3.jpg')
END
注意事项
也可以下载第三方模块pillow，方便快速的处理图片
相关教程推荐：Python视频教程以上就是小编分享的关于零基础学python怎么打开图片的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
python3中如何加载图片？
答: 如下所示。
可利用opencv-Python接口，使用imread()函数，那么导入名为example的图片的例子如下所示。
import cv2
image = cv2.imread('./example.png')
也可以使用matplotlib.pyplot中的pyplot模块，具体例子如下所示。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
image = mpimg.imread('./example.png')
print image.shape
plt.imshow(image) #调用imshow函数
在这里只是说了两种方法，希望能够帮助到你。