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  • scipy.misc
    2021-12-30 12:14:17

    python scipy.misc.imread_scipy.misc.imread()函数解析
    weixin_39828457 2020-12-08 08:22:07 264 收藏
    文章标签: python scipy.misc.imread

    scipy.misc.imread()函数用于从文件中读取图像作为数组。

    scipy.misc.imread(name,

    flatten=False,

    mode=None

    )

    参数:

    name:str或file对象。要读取的文件名或文件对象。

    flatten:bool,可选。如果为True,则将颜色层展平为单个灰度图层。

    mode:str,可选。将图像转换为例如的模式’RGB’。

    返回:

    imread:ndarray。通过读取图像获得的阵列。

    注意:

    “”"

    Notes


    imread uses the Python Imaging Library (PIL) to read an image.

    The following notes are from the PIL documentation.

    mode can be one of the following strings:

    • ‘L’ (8-bit pixels, black and white)

    • ‘P’ (8-bit pixels, mapped to any other mode using a color palette)

    • ‘RGB’ (3x8-bit pixels, true color)

    • ‘RGBA’ (4x8-bit pixels, true color with transparency mask)

    • ‘CMYK’ (4x8-bit pixels, color separation)

    • ‘YCbCr’ (3x8-bit pixels, color video format)

    • ‘I’ (32-bit signed integer pixels)

    • ‘F’ (32-bit floating point pixels)

    PIL also provides limited support for a few special modes, including

    ‘LA’ (‘L’ with alpha), ‘RGBX’ (true color with padding) and ‘RGBa’

    (true color with premultiplied alpha).

    When translating a color image to black and white (mode ‘L’, ‘I’ or

    ‘F’), the library uses the ITU-R 601-2 luma transform::

    L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

    When flatten is True, the image is converted using mode ‘F’.

    When mode is not None and flatten is True, the image is first

    converted according to mode, and the result is then flattened using

    mode ‘F’.

    “”"

    以下是翻译:

    imread使用Python Imaging Library(PIL)读取图像。以下注释来自PIL文档。

    mode可以是以下字符串之一:

    ‘L’(8位像素,黑白)

    ‘P’(8位像素,使用调色板映射到任何其他模式)

    ‘RGB’(3x8位像素,真彩色)

    ‘RGBA’(4x8位像素,带透明蒙版的真彩色)

    ‘CMYK’(4x8位像素,分色)

    ‘YCbCr’(3x8位像素,彩色视频格式)

    ‘I’(32位有符号整数像素)

    ‘F’(32位浮点像素)

    PIL还为一些特殊模式提供有限的支持,包括’LA’(带有alpha的’L’),‘RGBX’(带填充的真彩色)和’RGBa’(带有预乘alpha的真彩色)。

    将彩色图像转换为黑白(模式“L”,“I”或“F”)时,库使用ITU-R 601-2亮度转换:

    L=R∗299/1000+G∗587/1000+B∗114/1000L=R299/1000+G587/1000+B*114/1000L=R∗299/1000+G∗587/1000+B∗114/1000

    当flatten为True时,使用mode“F”转换图像。当mode不是None并且flatten为True时,首先根据mode转换图像,然后使用mode’F’flatten结果。

    标签:color,misc,像素,scipy,mode,imread,bit,pixels,1000

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    List item

    关于scipy.misc.imread和scipy.misc.imresize被弃用后的解决方法

    最近运行代码的时候出现了这个错误AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread',AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imresize'
    经过查阅资料发现是因为scipy的版本过高导致,由于scipy的1.3.0版本以后弃用了imread,imresize函数的用法

    解决方法1–降scipy版本

    降级到scipy==1.2.1,Pillow = 6.0.0就可以完美解决了,降级版本代码如下:

    pip install scipy==1.2.1
    
    pip install pillow==6.0.0
    

    解决方法2–使用新的语法形式

    毕竟scipy已经升级,降版本并不能从根本上解决问题,下边给出该函数的替代方案:

    imread

    原来的用法是:

    imgdata = scipy.misc.imread(imgfile)
    

    现在改为

    import imageio
    imgdata = imageio.imread(imgfile)
    

    imresize

    原来的用法是:

    imgdata = scipy.misc.imresize(rgbdata, self.inres)
    

    现在改为

    from PIL import Image
    imgdata = np.array(Image.fromarray(rgbdata).resize(self.inres))
    

    如果提示不能找到PIL库时,则pip安装pillow库即可

    展开全文
  • scipy.misc.imresize源码 @numpy.deprecate(message="`imresize` is deprecated in SciPy 1.0.0, " "and will be removed in 1.3.0.\n" "Use Pillow instead: ``numpy.array(Image.fromarray(arr).resize())``.") ...

    scipy.misc.imresize源码

    @numpy.deprecate(message="`imresize` is deprecated in SciPy 1.0.0, "
                            "and will be removed in 1.3.0.\n"
                            "Use Pillow instead: ``numpy.array(Image.fromarray(arr).resize())``.")
    def imresize(arr, size, interp='bilinear', mode=None):
       im = toimage(arr, mode=mode) # im为PIL.Image.Image对象
       ts = type(size)
       if issubdtype(ts, numpy.signedinteger):
           percent = size / 100.0
           size = tuple((array(im.size)*percent).astype(int))
       elif issubdtype(type(size), numpy.floating):
           size = tuple((array(im.size)*size).astype(int))
       else:
           size = (size[1], size[0])
       func = {'nearest': 0, 'lanczos': 1, 'bilinear': 2, 'bicubic': 3, 'cubic': 3}
       imnew = im.resize(size, resample=func[interp]) # 调用PIL库中的resize函数
       return fromimage(imnew)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    解决方式就在提示错误的下面,照着更改,就可以了
    参考链接

    from PIL import Image
    img = np.array(Image.fromarray(myImage).resize((num_px,num_px)))
    

    在这里插入图片描述
    总结:

    1. 导入模块from PIL import Imageimport numpy as np
    2. 将图片打开
    3. 转换成asarray格式
    4. 设置需要转换的高度和宽度即可 np.array(Image.fromarray(a).resize((resize_h,resize_w)))
    展开全文
  • scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...

    scipy.misc.imresize

    不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import h5py
    import scipy
    from PIL import Image
    from scipy import ndimage
    
    %matplotlib inline
    
    num_px = 64
    
    my_image = "my_image4.jpg"   # 修改你图像的名字
    
    fname = "images/" + my_image                              # 图片位置     
    image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False))    # 读入图片为矩阵
    
    plt.imshow(image)
     
    

     
    
    # my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(num_px, num_px)).reshape((1, num_px * num_px * 3)).T  # 转置图片为 (num_px*num_px*3, 1)向量
    
    # 重新设置图像像素 
    my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(num_px, num_px))
    
    plt.imshow(my_image)

    2020.6.3日修改============================================================

    这个函数在新版本的scipy中不能用了,改成

    import imageio
    from skimage.transform import resize
    
    ## START CODE HERE ## (PUT YOUR IMAGE NAME) 
    my_image = "my_image4.jpg"   # 修改你图像的名字
    ## END CODE HERE ##
    
    # We preprocess the image to fit your algorithm.
    fname = "images/" + my_image                              # 图片位置     
    image = np.array(imageio.imread(fname))                   # 读入图片为矩阵, 这里用原版本的会出错,scipy的那个函数被删了
    print(image.shape)
    
    # 转置图片为 (num_px*num_px*3, 1)向量
    my_image = resize(image, output_shape=(num_px, num_px)).reshape((1, num_px * num_px * 3)).T
    print(my_image)

    展开全文
  • scipy.misc.imresize的替换方案

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