print(image.format)
PNG
2.而通过size属性就可以获取到图片大小，图片大小不是指它占用空间有多少，是多少kb的。而是获取它的长和宽，也就是图像的分辨率像素值，会返回一个元组对象，示例如下：
print(image.size)
(6621, 4414)
3.mode属性表示的意思就是图像的色彩模式信息，一般来说图像被Pillow库读取进来之后可以识别的色彩模式有九种，其中RGB模式是最常见的。除此之外还有表示黑白灰度图的L、表示八位像素图的P等，示例如下：
print(image.mode)
RBGA
4.最后则是能够通过info属性来获取到该图片的其余信息了，这些信息统称为图片的辞典集。这些获取到的信息都是该图形的特征列表值，
批量获取图片：
keras 多张图片：
很多情况下，你并不能使用以上这些方法来直接输入数据去训练或者预测，原因是你的数据集太大了，没办法把所有的图片都载入到内存当中。那keras的data generator就派上用场了，当你的模型需要训练数据的时候，generator会自动从cpu生成一批图片，喂到GPU里面让模型进行训练，依次循环，直到训练结束。
压缩数据中维度为1的维度， numpy.squeeze()
模型是不能直接对图片进行卷积操作的，必须先转化为numpy数组才能输入模型里面去，而且如果数据集的图片尺寸不统一，也有不同的操作细节。
keras 模型保存路径： C:\Users\你的用户名.keras\models
notop代表是否包括顶层的全连接层，默认include_top=True，包括全连接层。
tf -- tensorflow 或者 CNTK
th -- theano
从名字中可以看出这个模块是具有matlab风格的，直接返回numpy.ndarray格式通道顺序是RGB，通道值默认范围0-255。
使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255。
直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为RGB，通道值默认范围0-255。
没有调用默认的skimage.io.imread，返回值为0-1的float型数据，通道顺序为RGB
