matplotlib

matplotlib の本家ドキュメントを参照しながら。
ここで "cat.jpg" は、高さ280ピクセル、幅300ピクセルのカラー画像とする。


import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("cat.jpg")
primt(type(img)) # => <class 'numpy.ndarray'>
print(img.shape) # => (280, 300, 3) 280:高さ, 300:幅, 3:チャンネル(RGB)
print(img)
plt.imshow(img)
plt.show()

mping.imread() の戻り値は shape が (280, 300, 3) の numpy.ndarray で中身は、0から255までの整数である。

ちなみに、途中で img = img / 255.0 として、0から1までの小数に変換しても、plt.imshow() は問題なく画像を表示してくれる。

Keras

環境: TensorFlow 1.1

from tensorflow.contrib.keras.python.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, array_to_img

img = load_img("cat.jpg")
img2 = img_to_array(img)
print(type(img)) # <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
print(type(img2)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(img2.shape) # (280, 300, 3)
print(img2) # [[[  39.   44.   40.] ...

Keras の load_img は PIL 形式での画像を読み込むので、配列に変換するためには、img_to_array() を使う。この配列の shape は matplotlib の imread() が返す配列と同じ。数値は 0 から 255 までの並びだが、型が小数になっているので、plt.imshow() で画像を表示するには、255 で割るか、img.as_type(np.uint8)などとして整数型に変換する必要がある。

ImageDataGenerator 経由で得る画像もデフォルトでは 0から255までの数値（型は小数）で表現されている。つまり、img_to_array() の戻り値と同じ。