Pytorch讀取，載入影象資料(一)
在學習Pytorch的時候，先學會如何正確建立或者載入資料，至關重要。
有了資料，很多函式，操作的效果就變得很直觀。
本文主要用其他庫讀取影象檔案（學會這個，你就可以在之後的學習中，將一些效果直觀化）
更好的文章組織結構：
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零：準備
載入資料前，需要掌握正確的讀取路徑方法。很多教程中的例子，在講解的時候，沒有提供圖片，或者讀者不知道修改教程中的讀取路徑，打擊了熱情。
**建議：為了保證大家可以跟著教程一步一步練習，教程中會出現示例圖片，建議大家右鍵-另存為圖片，將圖片儲存到 你執行程式的資料夾 中。**如下圖：
壹：資料集的準備
任務：我們用不同的方式讀取這兩張圖片（記得右鍵-另存為圖片，儲存到程式所在位置，記得檔案重新命名為你喜歡的方式，我的重新命名為 002.jpg 和 003.jpg
將檔案另存為後，同時新建一個python檔案，我的效果如下：
接下來，我們就可以在 load_images.py 中，進行相關操作了。
貳：用其他庫讀取影象檔案
- 使用
matplotlib庫進行影象的讀取
matplotlib 中的函式跟Matlab很像。
我們需要使用 matplotlib.pyplot 中的函式：
imread（檔案地址） ：進行讀取影象的操作（引數為讀取影象檔案的路徑）
imshow（陣列） ：進行影象的顯示操作（顯示影象的陣列）
show（） ：顯示一個視窗，用於顯示影象（很多時候，不顯示影象的話，是忘記使用這個函式）
我們嘗試探討，影象被讀取後的資料型別，大小形狀
import matplotlib.pyplot as plt
img = plt.imread('002.jpg')
#圖片的高H為460，寬W為346，顏色通道C為3
print(img.shape)
print(img.dtype)
print(type(img))
plt.imshow(img)
plt.show()
複製程式碼
輸出為：
(460, 346, 3) uint8 <class 'numpy.ndarray'> 複製程式碼
結論： imread 讀取的圖片為 numpy.ndarry 的陣列，陣列的大小排列為：高×寬×通道數，陣列的資料型別是 uint8 ，即每個資料的大小為[0,255]
如果不想手動進行多影象的讀取，需要使用到Python的檔案，路徑操作等。暫不介紹
手動新增的話，就是用 [array1,array2] 這種形式，將陣列進行連線
import matplotlib.pyplot as plt
img1 = plt.imread('002.jpg')
img2 = plt.imread('003.jpg')
img = [img1, img2]
for i in img:
plt.imshow(i)
plt.show()
複製程式碼
- 使用
cv2進行影象的讀取
在 cv2 庫中，需要用到的函式有：
imread（檔案地址） ：讀取地址處的檔案影象
imshow('視窗名稱', 影象陣列) ：將影象陣列顯示出來，但必須結合 waitKey() 使用，否則無法顯示影象
waitKey(延遲時間) ：需要設定延遲時間，當延遲時間≤0時，視窗將會一直延遲，延遲無窮長時間，按下任一按鍵，可以繼續執行下面程式。當延遲時間＞0，即視窗影象會顯示對應毫秒後，自動消失。
import cv2
img1 = cv2.imread('002.jpg')
print(img1.shape)
print(img1.dtype)
print(type(img1))
cv2.imshow('img', img1)
cv2.waitKey(0)
複製程式碼
輸出為：
(460, 346, 3) uint8 <class 'numpy.ndarray'> 複製程式碼
結論：imread 讀取的圖片為 numpy.ndarry 的陣列，陣列的大小排列為：高×寬×通道數，陣列的資料型別是 uint8`，即每個資料的大小為[0,255]
Matplotlib與cv2對影象的資料格式的處理是相似的，但是也是有區別的：
對於通道的讀取，cv2是按BGR的順序讀入，而matplotlib按RGB的順序讀入
- 使用
PIL庫進行影象處理
PIL 全稱為 Python Image Library 。是給Python提供影象處理相關的庫。
需要使用到的函式：
open（檔案地址） ：開啟檔案，注意是開啟，並沒有讀取。主要作用是保持檢查檔案地址，同時保證檔案是開啟的狀態。當對影象處理的時候，會自動載入。
show() ：使用系統自帶的影象檢視器，檢視影象
from PIL import Image
img1 = Image.open('002.jpg')
# 因為PIL有自己的資料結構，所以沒有shape,dtype屬性
# print(img1.shape)
# print(img1.dtype)
print(type(img1))
img1.show()
複製程式碼
輸出為：
<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> 複製程式碼
我們可以使用 numpy.array() 函式，將 PIL 結構的資料轉換成 numpy 陣列。
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
img1 = Image.open('002.jpg')
img1 = np.array(img1)
print(img1.shape)
print(img1.dtype)
plt.imshow(img1)
plt.show()
複製程式碼
輸出：
(460, 346, 3) uint8 複製程式碼
可以看到，PIL轉換成numpy後，資料型別是uint8的。
叄：總結
主要介紹了使用 matplotlib , cv2 , PIL 庫進行影象檔案的讀取
-
matplotlib中的imread,imshow,show函式 -
cv2中的imread,imshow,waitKey函式 -
PIL中的open,show函式