Python 中各種imread函式的區別與聯絡

最近一直在用python做影象處理相關的東西，被各種imread函式搞得很頭疼，因此今天決定將這些imread總結一下，以免以後因此犯些愚蠢的錯誤。如果你正好也對此感到困惑可以看下這篇總結。當然，要了解具體的細節，還是應該 read the **** code和api document，但貌似python的很多模組文件都不是很全，所以只能多看**和注釋了。

pil

pil.image.open + numpy

scipy.misc.imread

scipy.ndimage.imread

這些方法都是通過呼叫pil.image.open 讀取影象的資訊；

pil.image.open 不直接返回numpy物件，可以用numpy提供的函式進行轉換，參考image和ndarray互相轉換；

其他模組都直接返回numpy.ndarray物件，通道順序為rgb，通道值得預設範圍為0-255。

matplot.image.imread

從名字中可以看出這個模組是具有matlab風格的，直接返回numpy.ndarray格式通道順序是rgb，通道值預設範圍0-255。

cv2.imread

使用opencv讀取影象，直接返回numpy.ndarray 物件，通道順序為bgr，注意是bgr，通道值預設範圍0-255。

skimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 物件，通道順序為rgb，通道值預設範圍0-255。

caffe.io.load_image: 沒有呼叫預設的skimage.io.imread，返回值為0-1的float型資料，通道順序為rgb

執行環境為windows10+python3.6

#encoding=utf8

from
pil import
image
import
numpy as
npimport
cv2import
matplotlib.pyplot as
plt # plt 用於顯示
import
matplotlib.image as
mpimg # mpimg 用於讀取
import
skimage
import
sysfrom
skimage import
io #pil
#相關:scipy.misc.imread, scipy.ndimage.imread
#misc.imread 提供可選引數mode，但本質上是呼叫pil，具體的模式可以去看srccode或者document
im1=np.array(im1)#獲得numpy物件,rgb
print(type(im1))
print(im1.shape)
#2 opencv 
im2=cv2.imread(imagepath)
print(type(im2))#numpy bgr
print(im2.shape)#[width,height,3]
#3 matplotlib 類似matlab的方式
im3 = mpimg.imread(imagepath)
print(type(im3))#np.array
print(im3.shape)
#4 skimge 
#caffe.io.load_iamge()也是呼叫的skimage實現的，返回的是0-1 float型資料
im4 = io.imread(imagepath)
print(type(im4))#np.array
print(im4.shape)
#print(im4)
# cv2.imshow('test',im4)
# cv2.waitkey()
#統一使用plt進行顯示，不管是plt還是cv2.imshow,在python中只認numpy.array，但是由於cv2.imread 的是bgr，cv2.imshow 時相應的換通道顯示
plt.subplot(221
)plt.title('pil read'
)plt.imshow(im1)
plt.subplot(222
)plt.title('opencv read'
)plt.imshow(im2)
plt.subplot(223
)plt.title('matplotlib read'
)plt.imshow(im3)
plt.subplot(224
)plt.title('skimage read'
)plt.imshow(im4)
#plt.axis('off') # 不顯示座標軸
雖然python中沒有顯示的資料型別宣告，但是在程式設計的過程中自己必須得清楚資料型別是什麼，否則就有可能犯一些愚蠢的錯誤。
 
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