python imread函數(shù)詳解
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PILPIL.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,通道值得默認范圍為0-255。
matplotlibmatplot.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,通道值默認范圍0-255。
opencvcv2.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,通道值默認范圍0-255。
skimageskimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 對象,通道順序為RGB,通道值默認范圍0-255。 caffe.io.load_image: 沒有調(diào)用默認的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進行顯示,不管是plt還是cv2.imshow,在python中只認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
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)!
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