Python 能够非常方便的进行计算机视觉方向的人工智能编程。利用 Python 可以轻易的处理图片，这主要归功于图像/视频处理相关库或包，如 OpenCV, Pillow, imagio, PyTorch, TensorFlow, matplotlib等。本篇介绍，如何利用 Python 在线加载网络图片，方便后续的图片处理，模型训练等。所有代码以 Jupyter notebook 为运行环境。

假设网络上的图片 url 如下：

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url = "https://p1-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/fe41801208fa40d394352e0df71e9202?from=pc"

方法1

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from urllib import request

from PIL import Image

img = Image.open(request.urlopen(url))
img

方法2

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import requests
from PIL import Image

response = requests.get(url, stream=True)
img = Image.open(response.raw).convert("RGB")
img
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# 如果想要将PIL图片格式转化为OpenCV图片格式，可以使用如下方法
import numpy as np
import cv2

img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

方法3

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from io import BytesIO

import requests
from PIL import Image

response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img

方法4

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from io import BytesIO

import matplotlib.pyplot as plt
import requests

response = requests.get(url)
img = plt.imread(BytesIO(response.content), format="JPG")
plt.imshow(img)

方法5

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import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imread

# 此方法读取的图像和OpenCV一样，都是numpy.ndarray对象，只不过通道相反
# img[:,:,::-1] 转化为OpenCV图像格式
img = imread(url)
plt.imshow(img)
plt.show()

以上五种方法都能够获取到图片数据，并展示出来。