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　　python read readline readlines,python f.readlines()

　　Python中各种imread函数的区别和联系

　　最近在python上做图像处理相关的事情，让各种imread函数头疼，所以今天决定把这些IM read放在一起，避免以后犯愚蠢的错误。如果你碰巧对此感到困惑，请看看这个总结。当然，要了解具体细节，还是需要看我的代码和API文档，但是python的很多模块文档看起来并不完整，只能看代码和注释。

　　首先，我们来看看常见的读图方法。

　　PIL。Image.open

　　scipy.misc.imread

　　scipy.ndimage.imread

　　cv2.imread

　　matplotlib.image.imread

　　斯金奇

　　caffe.io.loadiamge

　　你知道有一个介绍这些方法性能的帖子吗？Python的各种imread函数在实现方法和读取速度上有什么区别？

　　这些方法可以分为四类。

　　太平航运

　　PIL。Image.open numpy

　　scipy.misc.imread

　　scipy.ndimage.imread

　　这些方法叫PIL。Image.open来读取图像的信息。

　　PIL。Image.open不直接返回numpy对象，但可以使用numpy提供的函数进行转换。浏览图像和Ndarray进行相互转换；

　　所有其他模块都直接返回numpy.ndarray对象。通道序列是RGB，通道值的默认范围是099 Come Come Everybody 255。

　　金属材料

　　matplot.image.imread

　　从名字可以看出，这个模块有matlab的风格，numpy.ndarray格式的通道序列是RGB，通道值的默认范围是099 Come Come Everybody 255。

　　中文版

　　cv2.imread

　　使用opencv导入图像并直接返回numpy.ndarray对象。频道顺序是BGR，注意是BGR，频道值的默认范围是099 Come Come Everybody 255。

　　撇除

　　Skimage.io.imread:直接返回numpy.ndarray对象。通道序列是RGB，通道值的默认范围是099 Come Come Everybody 255。

　　Caffe.io.load_image:没有调用默认的skimage.io.imread。返回值为099的浮点数据Come Come Everybody 1，通道顺序为RGB。

　　关于图像的几点注记

　　可以使用show和cv2的imshow方法，它们可以使用matplotlib的pyplot模块。如果传递的参数是numpy.ndarray(通道值范围099 Come Come Everybody 255)，这些方法将正确显示，没有任何区别。这也说明了numpy在python中的重要地位。但是因为cv2.imshow方法是针对cv2的imread，所以它会在内部改变通道顺序，然后传输到BGR，转换到RGB，这样传输到RGB之后就显示BGR了。废话，看代码。

　　以下是测试代码

　　运行环境是windows10 python3.6。

　　#编码=utf8

　　从pil导入图像

　　进口编号为NP

　　导入cv2

　　Importmatplotlib.pyplotplt # PLT用于显示图像。

　　importmatplotlib . imageasmpimg # mpimg用于读取图像。

　　导入sk图像

　　进口系统

　　从skimage导入io

　　#PIL

　　# Related: scipy.misc.imread，scipy.ndimage.imread

　　#misc.imread提供了一个可选的参数模式，但本质上是调用PIL。具体模式见srccode或document。

　　# https://github.com/scipy/scipy/blob/v 0 . 17 . 1/scipy/misc/pil util . py

　　imagepath=test1.jpg

　　im1=image.open(imagepath)).

　　Im1=NP。Array(im1) numpy对象，获取RGB

　　打印(类型(im1))

　　打印(im1.shape)。

　　排名第二的opencv

　　im2=cv2.imread(imagepath)).

　　打印(类型(im2 ) ) #numpy BGR

　　print(im2 . shape)#[宽度、高度和w3

　　matplotlib的# 3 # 3 matlab叫w3。

　　im3=MPimg.imread(imagepath)).

　　print(type(im3 ) ) #np.array

　　打印(im3.shape)。

　　#!斯金奇

　　#caffe.io.load_iamge())也由被调用的skimage实现，返回099comeeveryone 1浮点数据。

　　im4=io.imread(imagepath)).

　　print(type(im4 ) ) #np.array

　　打印(im4.shape)。

　　#打印(im4)

　　#cv2.imshow(test ，im4)).

　　# cv2.waitKey()))).

　　#plt的统一显示。无论是PLT还是cv2.imshow，在python中都只能识别为numpy.array，但是由于cv2.imread的图像是BGR，所以在cv2.imshow的情况下会相应地改变通道进行显示

　　PLT.subplot(221).

　　PLT.title(pilread)).

　　PLT.imshow(im1)).

　　PLT.subplot(222).

　　PLT.title(OpenCVread)).

　　PLT.imshow(im2)).

　　PLT.subplot(223).

　　PLT.title(matplotlibread))。

　　PLT.imshow(im3)).

　　PLT.subplot(224)).

　　PLT.title(skimageread).

　　PLT.imshow(im4)).

　　#PLT。AXIS(off) #不显示坐标轴

　　plt.show())

　　# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # cmd输出# # # # # # # # # # # # # cmd输出# # # # # # # # # # # # # # .

　　(851，1279和w3))。

　　(851，1279和w3))。

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　　试验结果

　　摘要

　　Python没有数据类型声明，但是编程过程中你必须知道数据类型是什么。如果你不这样做，你可能会犯愚蠢的错误。

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　　作者：renelian1572