scipy.misc 图像函数（例如 imread、imresize、imsave、imshow 等）上的 AttributeError、ImportError

Question

在尝试导入或直接使用 scipy.misc 模块中包含的任何图像功能时，我遇到了两种错误。以下是 imread() 函数的两个错误示例：

>>> from scipy.misc import imread

ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc'

和

>>> import scipy.misc                                                                                                                                                                
>>> scipy.misc.imread

AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'

我做错了什么？

Answer 1

你没有做错任何事。这是由于自 SciPy 版本 1.2.0 以来的removal of the image functions from the scipy.misc module。我不知道他们为什么认为这些功能已弃用并删除它们，但如果您想使用它们，您可以通过卸载当前版本并安装以前的 SciPy 版本来回滚到以前的 SciPy 版本：

pip uninstall scipy
pip install scipy==1.1.0

确保您也安装了Pillow：

pip install Pillow

如果您不想使用旧版本的 SciPy，则需要更改代码。根据每个已弃用函数的官方文档，以下是 SciPy 的建议：

• fromimage(im) -> np.asarray(im)
• imfilter() -> 直接使用 Pillow 过滤功能。
• imread() -> imageio.imread()
• imsave() -> imageio.imwrite()
• imresize() -> numpy.array(Image.fromarray(arr).resize())
• imrotate -> skimage.transform.rotate()
• imshow() -> matplotlib.pyplot.imshow()
• toimage() -> Image.fromarray()

假设安装以下库：

pip install numpy Pillow scikit-image imageio matplotlib

并导入它们：

import numpy as np, Pillow, skimage, imageio, matplotlib

另外，我引用了我找到的两个来源，提到了 scipy.misc 图像 I/O 功能的弃用：

来自scipy.github.io：

scipy.misc 中的以下函数已弃用：bytescale、fromimage、imfilter、imread、imresize、imrotate、imsave、@9876543554@ 和 @9876@45。这些函数中的大多数都有意想不到的行为（比如在没有用户要求的情况下重新缩放和类型转换图像数据）。其他函数只是有更好的选择。

来自imageio.readthedocs.io（尤其是imread）：

从 Scipy 的 imread 转换

Scipy 正在弃用其图像 I/O 功能。

本文档旨在帮助来自 Scipy 的人们适应 Imageio 的 imread 函数。我们建议阅读用户 api 和 查看一些示例以了解 imageio。

Imageio 利用各种插件来支持读取图像（以及 卷/电影）来自许多不同的格式。幸运的是，枕头是 通用图像的主要插件，与使用的库相同 通过 Scipy 的阅读。请注意，Imageio 会自动选择一个插件 基于要读取的图像（除非明确指定格式）， 但尽可能使用 Pillow。

简而言之：对于以前由 Scipy 的 imread 读取的图像，imageio 通常也应该使用 Pillow，并且 imageio 提供相同的 在这些情况下作为 Scipy 的功能。但请记住：

• 使用 pilmode 关键字参数代替模式。
• 使用 as_gray 关键字参数代替展平。
• 上述参数的文档不在 imread 上，而是在各个格式的文档上，例如PNG。
• Imageio 的函数都返回 numpy 数组，尽管它是一个子类（以便可以附加元数据）。