{"id":133719,"date":"2021-12-14T13:09:39","date_gmt":"2021-12-14T12:09:39","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=133719"},"modified":"2026-08-24T18:41:14","modified_gmt":"2026-08-24T17:41:14","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":"\n

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\n\n

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.<\/p>\n\n\n

Entre sus puntos fuertes, se pueden citar numerosas bibliotecas dise\u00f1adas para usos espec\u00edficos. Esas bibliotecas dise\u00f1adas por la comunidad<\/strong> ampl\u00edan las funcionalidades de Python.<\/p>\n\n\n

Existe una amplia variedad de bibliotecas Python dise\u00f1adas para la Data Science<\/strong> y el Machine Learning<\/strong>. A modo de ejemplo, se pueden citar Numpy<\/strong> o Pandas<\/strong>. Por su parte, Imageio<\/a> es una biblioteca especialmente dedicada a los datos de im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es Imageio?<\/h2>\n\n\n

Los datos de im\u00e1genes<\/strong> requieren un tratamiento espec\u00edfico, adaptado a ese formato concreto. Por tanto es necesario utilizar herramientas adecuadas. Imageio es una biblioteca Python<\/strong>. Ofrece una interfaz sencilla<\/strong> para escribir y leer una amplia variedad de datos de im\u00e1genes: im\u00e1genes animadas, v\u00eddeos, datos volum\u00e9tricos, formatos cient\u00edficos, etc.<\/p>\n\n\n

Esta biblioteca presenta varias ventajas. Es muy f\u00e1cil de instalar con Conda o pip<\/strong>. Se trata de una herramienta completamente en Python, compatible con Python 3.5 o versiones posteriores y PyPy.<\/p>\n\n\n

La interfaz es sencilla y ofrece muchas funciones. Las \u00fanicas dependencias son NumPy y Pillow<\/strong>, lo que evita tener que instalar decenas de bibliotecas para utilizarlo.<\/p>\n\n\n

Es un recurso multiplataforma, compatible tanto con Windows<\/strong>, como con Linux y macOS<\/strong>. Acepta muchos formatos.<\/p>\n\n\n

Con 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 plugins permiten ampliar sus capacidades<\/strong>. Finalmente, las numerosas pruebas y la integraci\u00f3n continua permiten mantener la calidad del c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n

Aprender a utilizar Imageio<\/a><\/div><\/div>\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve Imageio?<\/h3>\n\n\n

La herramienta Imageio ofrece varias funcionalidades. Con ayuda del m\u00e9todo imageio.imread()<\/strong>, podr\u00e1s leer una imagen. Ese comando permite recibir un array numpy y metadatos.<\/p>\n\n\n

Adem\u00e1s, el m\u00e9todo \u201d imageio.get reader () \u201c<\/strong> 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.<\/p>\n\n\n

De manera predeterminada, Imageio selecciona el formato adecuado<\/strong> 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.<\/p>\n\n\n

Los comandos \u201d get_reader() \u201d y \u201d get_writer() \u201d<\/strong> permiten m\u00e1s control sobre las im\u00e1genes. Sirven por ejemplo para el streaming o la compresi\u00f3n.<\/p>\n\n\n

Con Imageio, el m\u00e9todo \u201d imageio.imwrite () \u201d<\/strong> tambi\u00e9n permite crear un archivo de imagen. Ese comando se presenta con la sintaxis \u201d imageio.imwrite(filename,numPy_ndarray, format=None) \u201d.<\/p>\n\n\n

Tendr\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, Imageio selecciona el formato<\/strong> en funci\u00f3n del nombre del archivo y de su contenido.<\/p>\n\n\n

Para leer o escribir series de im\u00e1genes<\/strong>, 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<\/p>\n\n\n