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(cuò)誤。如果你正好也對(duì)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。
PIL.Image.open + numpy
scipy.misc.imread
scipy.ndimage.imread這些方法都是通過(guò)調(diào)用PIL.Image.open 讀取圖像的信息;
PIL.Image.open 不直接返回numpy對(duì)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(duì)象,通道順序?yàn)镽GB,通道值得默認(rèn)范圍為0-255。
matplot.image.imread
從名字中可以看出這個(gè)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。
cv2.imread
使用opencv讀取圖像,直接返回numpy.ndarray 對(duì)象,通道順序?yàn)?strong>BGR ,注意是BGR,通道值默認(rèn)范圍0-255。
skimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 對(duì)象,通道順序?yàn)镽GB,通道值默認(rèn)范圍0-255。
caffe.io.load_image: 沒(méi)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?yàn)镽GB
可以使用matplotlib的pyplot模塊的show也可以使用cv2的imshow方法,對(duì)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(duì)的是cv2的imread 所以它內(nèi)部會(huì)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(shuō)完了,看代碼。
運(yùn)行環(huán)境為windows10+python3.6
#encoding=utf8 from PIL import Image import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于顯示圖片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于讀取圖片 import skimage import sys from 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.py imagepath='test1.jpg' im1=Image.open(imagepath) im1=np.array(im1)#獲得numpy對(duì)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 類似matlab的方式 im3 = mpimg.imread(imagepath) print(type(im3))#np.array print(im3.shape) #4 skimge #caffe.io.load_iamge()也是調(diào)用的skimage實(shí)現(xiàn)的,返回的是0-1 float型數(shù)據(jù) im4 = io.imread(imagepath) print(type(im4))#np.array print(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(shí)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(cè)試結(jié)果
雖然python中沒(méi)有顯示的數(shù)據(jù)類型聲明,但是在編程的過(guò)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(cuò)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(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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