Python图像处理基础：读取、显示与保存的两种实现方式
发布时间：2026-10-13 |
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本文详解Python中图像读取、显示与保存的两种常用方法。通过PIL模块实现图像加载、灰度转换及保存；利用scipy和matplotlib模块演示图像读取、旋转操作及可视化展示。提供完整可运行代码，适用于机器学习与图像处理入门实践。
本文介绍Python在图像处理领域的基础操作，重点讲解图像的读取、显示与保存功能，供读者参考学习。
随着机器学习和图像处理技术的发展，Python因其强大的库支持而备受推崇。特别是在图像处理方面，越来越多的研究与开发工作转向使用Python。本文将介绍该领域最基础的操作流程，即如何完成图像的读取、显示和保存。
方法一：使用PIL模块
具体实现代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
def test_pil():
#读取图像
im = Image.open("lena.jpg")
#显示图像
im.show()
#转换成灰度图像
im_gray = im.convert("L")
im_gray.show()
#保存图像
im_gray.save("image_gray.jpg")
return
test_pil()
运行上述代码后的显示结果如下：
方法二：使用scipy和matplotlib模块
相关实现代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
from scipy import misc
import matplotlib.pyplot as plt
def test_misc():
#读取图像
im = misc.imread("lena.jpg")
#显示图像
plt.figure(0)
plt.imshow(im)
#旋转图像
im_rotate = misc.imrotate(im, 90)
plt.figure(1)
plt.imshow(im_rotate)
#保存图像
misc.imsave("lena_rotate.jpg", im_rotate)
plt.show()
return
test_misc()
执行代码后的显示结果如下：
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希望本文提供的代码示例能对读者的Python程序设计有所帮助。
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