当前位置：首页 > news >正文

【Python图像处理入门】Python读取图像的5种方式指南(从入门到入土)

news 2025/4/21 5:18:24

🔥本文专栏：唐叔学Python
🌸作者主页：唐叔在学习

大家好，我是唐叔！今天咱们来聊聊Python读取图像的那些事儿。作为计算机视觉和图像处理的第一步，正确读取图像可太重要了。下面我就给大家详细讲解5种Python读取图像的方法，保证让你看完就能上手实战！

文章目录

一、为什么要学图像读取？
二、准备工作
三、5种图像读取方法详解
- 3.1 Pillow - 最经典的图像处理库
- 3.2 OpenCV - 计算机视觉首选
- 3.3 Matplotlib - 科学计算好帮手
- 3.4 scikit-image - 科研人员最爱
- 3.5 NumPy - 底层数据控制
四、性能对比与选型建议
- 4.1 性能对比
- 4.2 技术选型决策树
- 4.3 唐叔建议
五、常见问题解答
六、总结

一、为什么要学图像读取？

相信很多同学在入门CV时遇到的第一个问题就是：“这图片到底该怎么读进程序里？” 图像作为非结构化数据，和普通的文本文件有着本质区别。我们需要特殊的库来处理这种二进制数据。

常见的使用场景包括：

计算机视觉项目预处理
深度学习数据加载
图像编辑工具开发
医学影像分析
卫星图像处理

二、准备工作

在开始之前，我们需要安装几个核心库：

pip install pillow opencv-python matplotlib scikit-image

准备一张测试图片（比如test.jpg），放在项目目录下。

三、5种图像读取方法详解

3.1 Pillow - 最经典的图像处理库

技术背景：

Pillow是Python Imaging Library（PIL）的分支版本，作为Python生态中最古老的图像处理库（最初发布于1995年），已成为事实上的图像处理标准。

核心能力：

支持30+图像格式（包括JPEG/PNG/GIF等）
基础图像操作（裁剪/旋转/滤镜）
图像元数据读取

典型应用场景：

简单的图像格式转换
缩略图生成
基本图像编辑工具开发

from PIL import Image# 读取图像
img = Image.open('test.jpg')img.save('output.png')  # 格式转换# 显示图像
img.show()# 生成缩略图
img.thumbnail((128, 128))# 获取图像信息
print(f"格式: {img.format}, 大小: {img.size}, 模式: {img.mode}")

注意事项：

处理大文件时需要控制Image.MAX_IMAGE_PIXELS
透明通道处理需指定RGBA模式
某些操作会丢失EXIF信息

3.2 OpenCV - 计算机视觉首选

技术定位：

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是Intel开发的跨平台计算机视觉库，采用C++编写并提供Python接口。

性能特征：

基于C++核心的极致性能
硬件加速支持（CUDA/OpenCL）
2000+优化算法

专业领域应用：

实时视频分析
物体识别与跟踪
AR/VR开发

import cv2# 专业级图像读取
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 显示图像
cv2.imshow('OpenCV Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 边缘检测示例
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)# 转换为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

关键注意：

默认BGR通道顺序（与其他库不同）
需要手动管理窗口生命周期
安装时需匹配Python与OpenCV版本

3.3 Matplotlib - 科学计算好帮手

设计哲学：

最初为科学计算可视化设计的库，图像处理能力是其功能的自然延伸。

独特优势：

完美集成到科研工作流
强大的坐标轴控制
支持LaTeX公式渲染
完美集成到Matplotlib可视化流程中

科研典型用法：

论文插图生成
数据可视化结合图像
算法过程演示

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg# 学术级图像展示
img = mpimg.imread('data.png')
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(img)
plt.colorbar()  # 添加色标
plt.title('SEM Image', fontsize=14)

使用要点：

默认坐标轴需要手动关闭
内存管理不如专业图像库
适合静态图像展示

3.4 scikit-image - 科研人员最爱

学术基因：

基于SciPy构建的图像处理算法集合，实现了大部分传统图像处理论文中的算法。

算法覆盖：

特征检测
图像分割
形态学操作
颜色空间转换

研究场景：

新算法原型开发
医学图像分析
遥感图像处理

from skimage import io, filters# 科研级图像处理
image = io.imread('cell.tif')
edges = filters.sobel(image)# 3D体数据支持
from skimage import data
cells = data.cells3d()

特别注意：

算法参数需要领域知识
部分函数内存消耗较大
文档包含大量数学公式

3.5 NumPy - 底层数据控制

核心价值：

作为Python科学计算的基石，提供对图像数据的底层控制能力。

二进制处理：

直接操作像素数据
自定义解码流程
内存映射大文件

高级应用：

自定义图像格式解析
算法性能极限优化
硬件级数据处理

import numpy as np# 底层二进制读取
with open('raw.data', 'rb') as f:buffer = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint16)image = buffer.reshape(1024, 1024)# 内存映射处理大文件
mmap = np.memmap('huge.img', dtype='float32', mode='r', shape=(2048, 2048))

适用场景：需要完全控制读取过程时使用

风险提示：

需要手动处理字节序
错误使用会导致内存溢出
无内置图像编解码能力

四、性能对比与选型建议

4.1 性能对比

方法	读取速度	功能丰富度	易用性	适用场景
Pillow	中等	中等	高	简单图像处理
OpenCV	快	高	中	计算机视觉项目
Matplotlib	慢	低	高	科学可视化
scikit-image	中等	高	中	科研图像分析
NumPy	快	低	低	底层二进制操作

4.2 技术选型决策树

4.3 唐叔建议

混合使用策略：

# 最佳实践示例
from PIL import Image
import numpy as np# 用Pillow读取，转NumPy处理
pil_img = Image.open('input.tiff')
np_arr = np.array(pil_img)  # 转为ndarray
processed = custom_processing(np_arr)
result = Image.fromarray(processed)  # 转回Pillow

性能敏感场景：
- 优先使用OpenCV的imdecode
- 超大图像考虑numpy.memmap

深度学习准备：

import torchvision.transforms as T# 标准化的预处理管道
transform = T.Compose([T.ToTensor(),  # 自动处理类型转换T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

五、常见问题解答

Q：读取图像后为什么显示异常？
A：最常见原因是通道顺序问题（RGB vs BGR），可以用cv2.cvtColor()转换

Q：超大图像怎么高效读取？
A：使用Pillow的Image.open()配合reduce参数：

Image.open('huge.jpg').reduce(4)  # 缩小4倍

Q：如何读取网络图片？
A：使用requests+BytesIO：

from io import BytesIO
import requests
from PIL import Imageresponse = requests.get('http://example.com/image.jpg')
img = Image.open(BytesIO(response.content))