python的imread模块_函数可积的条件

Python (1) 2024-05-28 21:23

Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说python的imread模块_函数可积的条件,希望能够帮助你!!!。

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 codeAPI 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################################
# <class 'numpy.ndarray'>
# (851, 1279, 3)
# <class 'numpy.ndarray'>
# (851, 1279, 3)
# <class 'numpy.ndarray'>
# (851, 1279, 3)
# <class 'numpy.ndarray'>
# (851, 1279, 3)

测试结果

python的imread模块_函数可积的条件_https://bianchenghao6.com/blog_Python_第1张

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。

今天的分享到此就结束了,感谢您的阅读,如果确实帮到您,您可以动动手指转发给其他人。

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