{"id":133719,"date":"2021-12-14T13:09:39","date_gmt":"2021-12-14T12:09:39","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=133719"},"modified":"2026-02-09T15:44:19","modified_gmt":"2026-02-09T14:44:19","slug":"imageio-la-biblioteca-python-dedicada-a-los-datos-de-imagenes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/imageio-la-biblioteca-python-dedicada-a-los-datos-de-imagenes","title":{"rendered":"Imageio: la biblioteca Python dedicada a los datos de im\u00e1genes"},"content":{"rendered":"<p><strong>Imageio es una biblioteca Python dedicada a los datos de im\u00e1genes. Descubre todo lo que hay que saber para dominar Imageio : funcionamiento, manejo, instalaci\u00f3n, cursos, etc.\n<\/strong><\/p>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\">El lenguaje de programaci\u00f3n Python<\/a> es el m\u00e1s popular, sobre todo en el campo de la Data Science. Su \u00e9xito est\u00e1 ligado a varias ventajas respecto a otros lenguajes.\n\nEntre sus puntos fuertes, se pueden citar numerosas bibliotecas dise\u00f1adas para usos espec\u00edficos. <b>Esas bibliotecas dise\u00f1adas por la comunidad<\/b> ampl\u00edan las funcionalidades de Python.&nbsp;\n\nExiste una amplia variedad de <b>bibliotecas Python dise\u00f1adas para la Data Science<\/b> y el <b>Machine Learning<\/b>. A modo de ejemplo, se pueden citar <strong>Numpy<\/strong> o <strong>Pandas<\/strong>. Por su parte, <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/imageio\/\">Imageio<\/a> es una biblioteca especialmente dedicada a los datos de im\u00e1genes.\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es Imageio?<\/h3>\nLos <b>datos de im\u00e1genes<\/b> requieren un tratamiento espec\u00edfico, adaptado a ese formato concreto. Por tanto es necesario utilizar herramientas adecuadas. Imageio es <strong>una biblioteca Python<\/strong>. Ofrece una <b>interfaz sencilla<\/b> para escribir y leer una amplia variedad de datos de im\u00e1genes: im\u00e1genes animadas, v\u00eddeos, datos volum\u00e9tricos, formatos cient\u00edficos, etc.\n\nEsta biblioteca presenta varias ventajas. Es <b>muy f\u00e1cil de instalar con Conda o pip<\/b>. Se trata de una herramienta completamente en Python, compatible con Python 3.5 o versiones posteriores y PyPy.\n\nLa interfaz es sencilla y ofrece muchas funciones. Las <b>\u00fanicas dependencias son NumPy y Pillow<\/b>, lo que evita tener que instalar decenas de bibliotecas para utilizarlo.\n\nEs un recurso multiplataforma, compatible tanto con <b>Windows<\/b>, como con <b>Linux y macOS<\/b>. Acepta muchos formatos.&nbsp;\n\nCon Imageio podr\u00e1s leer a partir de nombres de archivos, de sus objetos, de archivos zip, de http\/ftp o incluso de bytes brutos. Diferentes <b>plugins permiten ampliar sus capacidades<\/b>. Finalmente, las numerosas pruebas y la integraci\u00f3n continua permiten mantener la calidad del c\u00f3digo.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprender a utilizar Imageio<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfPara qu\u00e9 sirve Imageio?<\/h3>\nLa herramienta Imageio ofrece varias funcionalidades. Con ayuda del <b>m\u00e9todo imageio.imread()<\/b>, podr\u00e1s leer una imagen. Ese comando permite recibir un array numpy y metadatos.\n\nAdem\u00e1s, <b>el m\u00e9todo \u201d imageio.get reader () \u201c<\/b> permite leer un archivo GIF. Entre los dos par\u00e9ntesis de este comando, tienes que indicar el nombre del archivo y el formato utilizado para leer el archivo.\n\nDe manera predeterminada, <b>Imageio selecciona el formato adecuado<\/b> bas\u00e1ndose en el nombre del archivo y en su contenido. Tambi\u00e9n deber\u00e1s elegir el modo, que permita dar indicaciones adicionales al lector: \u201d i \u201d para una imagen, \u201d I \u201d para m\u00faltiples im\u00e1genes, \u201d v \u201d para un volumen, \u201d V \u201d para m\u00faltiples vol\u00famenes, o \u201d ? \u201d de manera predeterminada y si el modo no tiene importancia. De nuevo, este comando devuelve los datos y los metadatos del archivo espec\u00edfico.\n\nLos <b>comandos \u201d get_reader() \u201d y \u201d get_writer() \u201d<\/b> permiten m\u00e1s control sobre las im\u00e1genes. Sirven por ejemplo para el streaming o la compresi\u00f3n.\n\nCon Imageio,<b> el m\u00e9todo \u201d imageio.imwrite () \u201d<\/b> tambi\u00e9n permite crear un archivo de imagen. Ese comando se presenta con la sintaxis \u201d imageio.imwrite(filename,numPy_ndarray, format=None) \u201d.\n\nTendr\u00e1s que configurar el nombre del archivo (filename), los datos de la imagen (numpy_ndarray) y el formato utilizado para leer el archivo. De manera predeterminada, <b>Imageio selecciona el formato<\/b> en funci\u00f3n del nombre del archivo y de su contenido.\n\nPara <b>leer o escribir series de im\u00e1genes<\/b>, como animaciones, puedes utilizar los comandos \u201d mimread() \u201d o \u201d mimwrite() \u201d . Los comandos \u201d volread() \u201d y \u201d volwrite() \u201d por su parte sirven para los datos de im\u00e1genes volum\u00e9tricas\n\n<iframe title=\"How to convert image to sketch using python(package used imageio, opencv and numpy)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Bd71bkLYilA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo instalar Imageio?<\/h3>\nEl modulo Imageio no est\u00e1 directamente instalado en Python. Para instalarlo, primero tienes que escribir el siguiente comando en el terminal: <b>\u201d pip install imageio \u201d<\/b>.&nbsp;\n\nHay varios requisitos previos indispensables. Tienes que utilizar <b>Python 3.5 o versiones superiores<\/b>, y tener instaladas las bibliotecas Numpy y Pillow.\n\nTambi\u00e9n puedes optar por<b> paquetes Python opcionales:<\/b> imageio-ffmpeg para los archivos de v\u00eddeo, itk o SimpleITK para los formatos ITK, astropy para el plugin FITS, osgeo para el plugin GDAL, imageio-flif para los archivos FLIF.\n\nSi utilizas <b>una versi\u00f3n antigua de Python<\/b>, podr\u00e1s descargar la versi\u00f3n 2.6 de Imageio. Esa versi\u00f3n es compatible con Python 2.7 y 3.4.\n\n<iframe title=\"Comment d\u00e9marrer en data science ? Installer Anaconda Python\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/t-oRdktz5JQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Hacer un curso de lenguaje Python<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfC\u00f3mo aprender a utilizar Imageio?<\/h3>\nhttps:\/\/youtu.be\/PZlNVCqsHyc\n\nLa biblioteca Imageio es muy \u00fatil para tratar los datos de im\u00e1genes. En un momento como el actual en el que <b>cada vez generamos m\u00e1s im\u00e1genes y v\u00eddeos<\/b>, es una de las herramientas que conviene dominar.&nbsp;\n\nTanto si a\u00fan est\u00e1s estudiando, como si eres un profesional en ejercicio o en fase de reconversi\u00f3n laboral, esta herramienta te permitir\u00e1 <b>ampliar tu CV y tu cartera de competencias<\/b>.\n\nPara aprender a manejar Imageio, puedes elegir <b>los cursos de Liora<\/b>. El lenguaje Python y sus bibliotecas como Numpy e Imageio son algunos de los temas que tratamos en nuestros cursos de Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer o Machine Learning Engineer.\n\nCada uno de nuestros recorridos incluye <b>un m\u00f3dulo totalmente dedicado a la programaci\u00f3n Python<\/b>. Al terminar los cursos, tendr\u00e1s todas las competencias necesarias para desempe\u00f1ar los perfiles profesionales de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">la Data Science<\/a>.\n\nNuestros programas han sido dise\u00f1ados por profesionales y responden directamente a las necesidades de las empresas. De este modo, <b>el 93 % de los antiguos alumnos ha encontrado trabajo<\/b> de inmediato. Gracias a una colaboraci\u00f3n con MINES ParisTech PSL Executive Education, los alumnos reciben un certificado reconocido por el sector.\n\nNuestro <b>enfoque innovador de Blended Learning<\/b> combina coaching individual en una plataforma Cloud en SaaS, y master classes obligatorias. Podr\u00e1s seguir los cursos en formaci\u00f3n continua o en modo BootCamp intensivo.\n\nEstos cursos se pueden financiar con la ayuda de Fundae. \u00a1No esperes m\u00e1s y descubre los cursos de Liora!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubrir los cursos de Liora<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Imageio es una biblioteca Python dedicada a los datos de im\u00e1genes. Descubre todo lo que hay que saber para dominar Imageio : funcionamiento, manejo, instalaci\u00f3n, cursos, etc. El lenguaje de programaci\u00f3n Python es el m\u00e1s popular, sobre todo en el campo de la Data Science. 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