如何将.mat文件中的图像像素值读取为Python列表？

没问题，这事儿其实挺简单的——numpy数组本身就自带了转Python列表的方法，直接用就能搞定你的需求。

先给你完整的代码示例，你可以直接套用：

from scipy.io import loadmat

# 加载目标.mat文件
annots = loadmat('C://Users//user//Downloads//OCR//dataset//Icdar.Train.Robust.all.mat')

# 取出你需要的numpy数组集合（就是你之前打印的annots['e'][0]）
image_arrays = annots['e'][0]

# 遍历每个numpy数组，用tolist()转成Python列表，存入新列表
pixel_value_lists = [img_array.tolist() for img_array in image_arrays]

# 测试打印第一个结果看看结构
print(pixel_value_lists[0])

关键细节说明： #

• tolist()方法：这是numpy数组的内置方法，能完美保留原数组的维度结构——比如你的图像是二维像素数组，转完就是嵌套的Python列表（列表里套列表），完全符合常规的像素数据结构。
• 特殊情况处理：如果annots['e'][0]本身就是单个二维像素数组（而不是多个数组的集合），那你不用循环，直接写pixel_list = annots['e'][0].tolist()就能得到对应的Python列表。
• 类型自动转换：原数组里的数值类型（比如uint8）会自动转换成Python原生的int/float类型，不用额外处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Deveshi