python如何读入图片

⑴ 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。

⑵ Python如何读入一个文件夹下的多幅图片

搬过来的，可以看下代码，在自己写一个。

importos
allFileNum=0
defprintPath(level,path):
globalallFileNum
'''
打印一个目录下的所有文件夹和文件
'''
#所有文件夹，第一个字段是次目录的级别
dirList=[]
#所有文件
fileList=[]
#返回一个列表，其中包含在目录条目的名称(google翻译)
files=os.listdir(path)
#先添加目录级别
dirList.append(str(level))
forfinfiles:
if(os.path.isdir(path+'/'+f)):
#排除隐藏文件夹。因为隐藏文件夹过多
if(f[0]=='.'):
pass
else:
#添加非隐藏文件夹
dirList.append(f)
if(os.path.isfile(path+'/'+f)):
#添加文件
fileList.append(f)
#当一个标志使用，文件夹列表第一个级别不打印
i_dl=0
fordlindirList:
if(i_dl==0):
i_dl=i_dl+1
else:
#打印至控制台，不是第一个的目录
print'-'*(int(dirList[0])),dl
#打印目录下的所有文件夹和文件，目录级别+1
printPath((int(dirList[0])+1),path+'/'+dl)
forflinfileList:
#打印文件
print'-'*(int(dirList[0])),fl
#随便计算一下有多少个文件
allFileNum=allFileNum+1
if__name__=='__main__':
printPath(1,'/home/test/')
print'总文件数=',allFileNum

⑶ python怎么输入图片

python导入图片的方法：

一、直接从源图片中导入（图片位于images文件夹内）self.label1=QLabel(self)

self.label1.setPixmap(QPixmap(r"images/head.jpg"))

layout.addWidget(self.label1)

#或者 layout.addWidget(QLabel(self, pixmap=QPixmap("images/head.jpg")))

二、利用qrc资源导入

1、先写qrc文件

images/head.jpg

images/body.jpg

2、将qrc文件转化成py文件

转化命令为：pyrcc5 res.qrc -o res_rc.py

3、导入res_rc.py：import res_rc

4、layout.addWidget(QLabel(self,pixmap=QPixmap(":/images/head.jpg")))

注意需要添加:/符号作为前缀。

⑷ 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！

⑸ 如何用python导入一张图片

建立工具栏之后，在程序运行添加一张图片运行。
选择图片添加之后，在图片编辑程序里运用函数导入完成。

⑹ IDLE3.10.4python画布怎么导入图片

直接从源文件导入。
首先直接从源图片中导入，图片位于images文件夹内。或者利用qrc资源导入，先写qrc文件，然后将qrc文件转化成py文件，然后导入正确的路径就可以了。

⑺ Python如何图像识别

首先，先定位好问题是属于图像识别任务中的哪一类，最好上传一张植物叶子的图片。因为目前基于深度学习的卷积神经网络（CNN）确实在图像识别任务中取得很好的效果，深度学习属于机器学习，其研究的范式，或者说处理图像的步骤大体上是一致的。

1、第一步，准备好数据集，这里是指，需要知道输入、输出（视任务而定，针对你这个问题，建议使用有监督模型）是什么。你可以准备一个文件夹，里面存放好植物叶子的图像，而每张图像对应一个标签（有病/没病，或者是多类别标签，可能具体到哪一种病）。
具体实现中，会将数据集分为三个：训练集（计算模型参数）、验证集（调参，这个经常可以不需要实现划分，在python中可以用scikit-learn中的函数解决。测试集用于验证模型的效果，与前面两个的区别是，模型使用训练集和验证集时，是同时使用了输入数据和标签，而在测试阶段，模型是用输入+模型参数，得到的预测与真实标签进行对比，进而评估效果。
2、确定图像识别的任务是什么？

图像识别的任务可以分为四个：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，有时候是几个任务的结合。
图像分类是指以图像为输入，输出对该图像内容分类的描述，可以是多分类问题，比如猫狗识别。通过足够的训练数据（猫和狗的照片-标签，当然现在也有一系列的方法可以做小样本训练，这是细节了，这里并不敞开讲），让计算机/模型输出这张图片是猫或者狗，及其概率。当然，如果你的训练数据还有其它动物，也是可以的，那就是图像多分类问题。
目标检测指将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具体位置。比如，想要确定这只狗所佩戴的眼睛的位置，输入一张图片，输出眼睛的位置（可视化后可以讲目标区域框出来）。

看到这里，应该想想植物叶子诊断疾病的问题，只需要输入一整张植物叶子的图片，输出是哪种疾病，还是需要先提取叶子上某些感兴趣区域（可能是病变区域），在用病变区域的特征，对应到具体的疾病？
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，宏观上看，语义分割是一项高层次的任务。其目的是以一些原始图像作为输入，输出具有突出显示的感兴趣的掩膜，其实质上是实现了像素级分类。对于输入图片，输出其舌头区域（注意可以是不规则的，甚至不连续的）。

而实例分割，可以说是在语义分割的基础上，在像素层面给出属于每个实例的像素。

看到这里，可以具体思考下自己的问题是对应其中的哪一类问题，或者是需要几种任务的结合。

3、实际操作
可以先通过一个简单的例子入手，先了解构建这一个框架需要准备什么。手写数字识别可以说是深度学习的入门数据集，其任务也经常作为该领域入门的案例，也可以自己在网上寻找。

⑻ 如何采用Python读取一个图像

• 打开winPython工具包

• 输入以下代码，如图所示。

  from skimage import io

  if __name__ == '__main__':

  img_name="D:\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\notebooks\hashiqi.jpg"

  print("我的图片！")

  img=io.imread(img_name,as_grey=False)

  io.imshow(img)

  其中变量img_name是为了指定自己图片所存的路径。

• 单击保存按钮，

  会跳出一个设置文件名的界面，填入要保存的名字即可。

• 单击运行按钮，一般要单击两次才行，运行代码。

• 单击后，就可以查看的我们显示的图片了。