最近的工作中遇到了大量的图像读取（图片->array）的操作，如果每次读取的效率都快一些的话，便可以大量节约数据处理方面所耗费的时间。下面主要介绍在Python中经常使用的图像转array的方法，并进行相应的对比。

基础版——仅读入不做任何操作

PIL

PIL是基础的处理图像的库，话不多说PIL下图像转化为np.array：

from PIL import Image
import numpy as np
import datetimepath = 'E:\\1812927-2.JPG'time_count =0.0
for j in range(10):begin = datetime.datetime.now()for i in range(10):im = Image.open(path)print(np.asarray(im))end  = datetime.datetime.now()cost = end-begintime_count += float(cost.microseconds)print(time_count/10)

运行结果：

104706.0

OpenCV

import cv2
import numpy as np
import datetimepath = 'E:\\1812927-2.JPG'time_count =0.0
for j in range(10):begin = datetime.datetime.now()for i in range(10):im = cv2.imread(path)print(np.asarray(im))end  = datetime.datetime.now()cost = end-begintime_count += float(cost.microseconds)print(time_count/10)

OpenCV使用相同的条件，然后使用刚才的程序调用这个函数，结果如下：

167809.6

skimage

大家对这个库应该也不陌生，同理我们使用skimage中的io来进行图片的读取

im = io.imread(path)
print(np.asarray(im))

结果如下：

114606.5

matplotlib

import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import datetimepath = 'E:\\1812927-2.JPG'time_count =0.0
for j in range(10):begin = datetime.datetime.now()for i in range(10):im = mpimg.imread(path)print(np.asarray(im))end  = datetime.datetime.now()cost = end-begintime_count += float(cost.microseconds)print(time_count/10)

结果如下：

102005.9

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