Python 中各種imread函數(shù)的區(qū)別與聯(lián)系

最近一直在用python做圖像處理相關(guān)的東西，被各種imread函數(shù)搞得很頭疼，因此今天決定將這些imread總結(jié)一下，以免以后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(jié)。當(dāng)然，要了解具體的細(xì)節(jié)，還是應(yīng)該 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模塊文檔都不是很全，所以只能多看代碼和注釋了。

先來看看常用的讀取圖片的方式： PIL.Image.open scipy.misc.imread scipy.ndimage.imread cv2.imread matplotlib.image.imread skimge caffe.io.load_iamge這些方法可以分為四大家族PIL

PIL.Image.open + numpy scipy.misc.imread scipy.ndimage.imread

這些方法都是通過調(diào)用PIL.Image.open 讀取圖像的信息； PIL.Image.open 不直接返回numpy對象，可以用numpy提供的函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，參考Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換； 其他模塊都直接返回numpy.ndarray對象，通道順序為RGB，通道值得默認(rèn)范圍為0-255。

matplotlib

matplot.image.imread

從名字中可以看出這個模塊是具有matlab風(fēng)格的，直接返回numpy.ndarray格式通道順序是RGB，通道值默認(rèn)范圍0-255。

opencv

cv2.imread

使用opencv讀取圖像，直接返回numpy.ndarray 對象，通道順序為BGR ，注意是BGR，通道值默認(rèn)范圍0-255。

skimage

skimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 對象，通道順序為RGB，通道值默認(rèn)范圍0-255。 caffe.io.load_image: 沒有調(diào)用默認(rèn)的skimage.io.imread，返回值為0-1的float型數(shù)據(jù)，通道順序為RGB

關(guān)于圖像的一些說明

可以使用matplotlib的pyplot模塊的show也可以使用cv2的imshow方法，對于這些方法只要你傳入的參數(shù)是numpy.ndarray（通道值范圍0-255） 就可以正常顯示，不存在區(qū)別，這也可以看出numpy在python中的重要地位；但是cv2.imshow方法由于它針對的是cv2的imread 所以它內(nèi)部會做通道順序的變化，傳入為BGR轉(zhuǎn)換為RGB，所以你如果傳入RGB顯示的就是BGR了。廢話說完了，看代碼。

以下是測試代碼

運(yùn)行環(huán)境為windows10+python3.6

#encoding=utf8from PIL import Imageimport numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片import skimageimport sysfrom skimage import io #PIL#相關(guān):scipy.misc.imread, scipy.ndimage.imread#misc.imread 提供可選參數(shù)mode，但本質(zhì)上是調(diào)用PIL，具體的模式可以去看srccode或者document#https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.17.1/scipy/misc/pilutil.pyimagepath=’test1.jpg’im1=Image.open(imagepath)im1=np.array(im1)#獲得numpy對象,RGBprint(type(im1))print(im1.shape)#2 opencv im2=cv2.imread(imagepath)print(type(im2))#numpy BGRprint(im2.shape)#[width,height,3]#3 matplotlib 類似matlab的方式im3 = mpimg.imread(imagepath)print(type(im3))#np.arrayprint(im3.shape)#4 skimge #caffe.io.load_iamge()也是調(diào)用的skimage實現(xiàn)的，返回的是0-1 float型數(shù)據(jù)im4 = io.imread(imagepath)print(type(im4))#np.arrayprint(im4.shape)#print(im4)# cv2.imshow(’test’,im4)# cv2.waitKey()#統(tǒng)一使用plt進(jìn)行顯示，不管是plt還是cv2.imshow,在python中只認(rèn)numpy.array，但是由于cv2.imread 的圖片是BGR，cv2.imshow 時相應(yīng)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’) # 不顯示坐標(biāo)軸plt.show()##################################### cmd output################################# <class ’numpy.ndarray’># (851, 1279, 3)# <class ’numpy.ndarray’># (851, 1279, 3)# <class ’numpy.ndarray’># (851, 1279, 3)# <class ’numpy.ndarray’># (851, 1279, 3)

測試結(jié)果

總結(jié)

雖然python中沒有顯示的數(shù)據(jù)類型聲明，但是在編程的過程中自己必須得清楚數(shù)據(jù)類型是什么，否則就有可能犯一些愚蠢的錯誤。

到此這篇關(guān)于python imread函數(shù)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python imread函數(shù)內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！