Python 中各种imread函数的区别与联系

最近一直在用python做图像处理相关的东西，被各种imread函数搞得很头疼，因此今天决定将这些imread总结一下，以免以后因此犯些愚蠢的错误。如果你正好也对此感到困惑可以看下这篇总结。当然，要了解具体的细节，还是应该 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模块文档都不是很全，所以只能多看代码和注释了。

先来看看常用的读取图片的方式：

PIL.Image.open

scipy.misc.imread

scipy.ndimage.imread

cv2.imread

matplotlib.image.imread

skimge

caffe.io.load_iamge

知乎上有篇帖子专门介绍了这些方法的性能Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别？

这些方法可以分为四大家族

PIL

PIL.Image.open + numpy

scipy.misc.imread

scipy.ndimage.imread

这些方法都是通过调用PIL.Image.open 读取图像的信息；

PIL.Image.open 不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数进行转换，参考Image和Ndarray互相转换；

其他模块都直接返回numpy.ndarray对象，通道顺序为RGB，通道值得默认范围为0-255。

matplotlib

matplot.image.imread

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。

opencv

cv2.imread

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。

skimage

skimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为RGB，通道值默认范围0-255。

caffe.io.load_image: 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

关于图像的一些说明

可以使用matplotlib的pyplot模块的show也可以使用cv2的imshow方法，对于这些方法只要你传入的参数是numpy.ndarray(通道值范围0-255) 就可以正常显示，不存在区别，这也可以看出numpy在python中的重要地位；但是cv2.imshow方法由于它针对的是cv2的imread 所以它内部会做通道顺序的变化，传入为BGR转换为RGB，所以你如果传入RGB显示的就是BGR了。废话说完了，看代码。

以下是测试代码

运行环境为windows10+python3.6

#encoding=utf8

from PIL import Image

import numpy as np

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

import skimage

import sys

from skimage import io

#PIL

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

#misc.imread 提供可选参数mode，但本质上是调用PIL，具体的模式可以去看srccode或者document

#https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.17.1/scipy/misc/pilutil.py

imagepath='test1.jpg'

im1=Image.open(imagepath)

im1=np.array(im1)#获得numpy对象,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 类似matlab的方式

im3 = mpimg.imread(imagepath)

print(type(im3))#np.array

print(im3.shape)

#4 skimge

#caffe.io.load_iamge()也是调用的skimage实现的，返回的是0-1 float型数据

im4 = io.imread(imagepath)

print(type(im4))#np.array

print(im4.shape)

#print(im4)

# cv2.imshow('test',im4)

# cv2.waitKey()

#统一使用plt进行显示，不管是plt还是cv2.imshow,在python中只认numpy.array，但是由于cv2.imread 的图片是BGR，cv2.imshow 时相应的换通道显示

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') # 不显示坐标轴

plt.show()

##################################### cmd output################################

#

# (851, 1279, 3)

#

# (851, 1279, 3)

#

# (851, 1279, 3)

#

# (851, 1279, 3)

测试结果

总结

虽然python中没有显示的数据类型声明，但是在编程的过程中自己必须得清楚数据类型是什么，否则就有可能犯一些愚蠢的错误。