python读取和保存图片5种方法对比
python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块
方法一：利用 PIL 中的 Image 函数
这个函数读取出来不是 array 格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array（）函数 。
区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
例子：
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象
b = a #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝
a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d
输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5] c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']] d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
需要好好理解一下深拷贝和浅拷贝
from PIL import Image
import numpy as np
I = Image.open('./cc_1.png')
I.show()
I.save('./save.png')
I_array = np.array(I)
print I_array.shape
方法二：利用 matplotlib
利用 matplotlib.pyplot as plt 用于显示图片
matplotlib.image as mpimg 用于读取图片
并且读取出来就是 array 格式
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
I = mpimg.imread('./cc_1.png')
print I.shape
plt.imshow(I)
方法三：利用 OpenCV-Python 接口
cv2.imread() 读出来同样是 array 形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的。
import cv2
I = cv2.imread('./cc_1.png')
print I.shape
方法四：图像处理库 Scipy
图像的存取笔者一般喜欢用 scipy 这个库里的东西
读出来是 array 形式，并且按照（H，W，C）形式保存
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc
import scipy
I = misc.imread('./cc_1.png')
scipy.misc.imsave('./save1.png', I)
plt.imshow(I)
plt.show()
方法五：用 skimage 库
from skimage import io,data img=data.lena() io.imshow(img)
关于存储方式主要用两种：
当对象是图片时，使用 object.save(path)函数
当对象时二维数组时，使用 misc.imsave(path,object)函数
python读取图片的5种方法使用非常简单，大家可以在自己机器上测试一下
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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。