Python 中各种imread函数的区别与联系

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