学会使用Python的imsave()函数进行图像处理及保存

Python的图像处理库中有许多函数可以用来进行图像处理，其中之一就是imsave()函数。imsave()函数属于scikit-image库，并且允许我们将图像保存为磁盘文件。

imsave()函数有两个参数，分别是保存路径和图像数据。先导入必要的库，然后可以通过以下的例子来说明如何使用imsave()函数进行图像处理及保存。

from skimage import io
import numpy as np

# 读取图像
image = io.imread('image.jpg')

# 改变图像的亮度
image_brightness = image.copy()
image_brightness *= 1.5

# 保存亮度改变后的图像
io.imsave('image_brightness.jpg', image_brightness)

# 改变图像的大小
image_resize = io.resize(image, (500, 500))

# 保存大小改变后的图像
io.imsave('image_resize.jpg', image_resize)

# 添加图像的边框
image_border = np.pad(image, ((10, 10), (10, 10), (0, 0)), mode='constant')

# 保存添加边框后的图像
io.imsave('image_border.jpg', image_border)

在上面的例子中，我们首先使用io.imread()函数读取一张图像，并将其存储在变量image中。然后，我们创建变量image_brightness作为亮度改变后的图像，将原始图像乘以1.5以增加亮度。使用io.imsave()函数将亮度改变后的图像保存到磁盘上的image_brightness.jpg文件中。

接着，我们创建变量image_resize作为大小改变后的图像，使用io.resize()函数将图像改变为500x500的大小。然后，使用io.imsave()函数将大小改变后的图像保存到磁盘上的image_resize.jpg文件中。

最后，我们创建变量image_border作为添加边框后的图像，使用np.pad()函数在图像的上下左右各添加10个像素的边框。然后，使用io.imsave()函数将添加边框后的图像保存到磁盘上的image_border.jpg文件中。

通过以上的例子，我们可以看到如何使用imsave()函数进行图像处理及保存。根据实际需求，我们可以使用其他的图像处理函数对图像进行不同的处理，然后使用imsave()函数保存处理后的图像。这样我们可以在图像处理过程中保留图像的历史版本，并保存下来供后续使用。