python读取和保存图片5种方法对比

python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块

方法一：利用 PIL 中的 Image 函数

这个函数读取出来不是 array 格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array（）函数 。

区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。

copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

例子：

import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象 b = a #赋值，传对象的引用 c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝 d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝 a.append(5) #修改对象a a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象 print 'a = ', a print 'b = ', b print 'c = ', c print 'd = ', d

输出结果：

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

需要好好理解一下深拷贝和浅拷贝

from PIL import Image import numpy as np I = Image.open('./cc_1.png') I.show() I.save('./save.png') I_array = np.array(I) print I_array.shape

方法二：利用 matplotlib

利用 matplotlib.pyplot as plt 用于显示图片

matplotlib.image as mpimg 用于读取图片

并且读取出来就是 array 格式

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np I = mpimg.imread('./cc_1.png') print I.shape plt.imshow(I)

方法三：利用 OpenCV-Python 接口

cv2.imread() 读出来同样是 array 形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的。

import cv2 I = cv2.imread('./cc_1.png') print I.shape

方法四：图像处理库 Scipy

图像的存取笔者一般喜欢用 scipy 这个库里的东西

读出来是 array 形式，并且按照（H，W，C）形式保存

import matplotlib.pyplot as plt from scipy import misc import scipy I = misc.imread('./cc_1.png') scipy.misc.imsave('./save1.png', I) plt.imshow(I) plt.show()

方法五：用 skimage 库

from skimage import io,dataimg=data.lena()io.imshow(img)

关于存储方式主要用两种：

当对象是图片时，使用 object.save(path)函数

当对象时二维数组时，使用 misc.imsave(path,object)函数

python读取图片的5种方法使用非常简单，大家可以在自己机器上测试一下