189 8069 5689
本篇内容主要讲解“Python NumPy图形加载的用法”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python NumPy图形加载的用法”吧!
创新互联建站坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站设计、成都网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的碧江网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！
熟悉颜色的朋友应该都知道，一个颜色可以用R，G，B来表示，如果更高级一点，那么还有一个A表示透明度。通常我们用一个四个属性的数组来表示。
对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。
有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。
1、首先需要加载一个图像，我们使用imageio.imread方法来加载一个本地图像，如下所示：
import imageio
img=imageio.imread('img.png')
print(type(img))上面的代码从本地读取图片到img对象中，使用type可以查看img的类型，从运行结果，我们可以看到img的类型是一个数组。
class 'imageio.core.util.Array'
2、通过img.shape可以得到img是一个(80, 170, 4)的三维数组，也就是说这个图像的分辨率是80*170，每个像素是一个（R，B，G，A）的数组。
最后将图像画出来如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img)
到此，相信大家对“Python NumPy图形加载的用法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！