Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别
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1. PIL.Image.open代码在这里:Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub
open() 函数打开图像,但并不读入,直到有操作发生。
具体的读取操作是在 ImageFile.py 写的。大体流程是先检测文件类型,整块地读入文件内容,然后调用解码器解码,做了很多优化,效率应该还是很高的。
2. scipy.ndimage.imread
代码在这里:scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
imread 调用 scipy.misc.pilutil.imread。从名字就能看出来其实调用的还是 Pillow。
根据 pilutil 代码:scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
确实是调用 pil.image.open(),然后返回一个 fromimage()。
3. scipy.misc.imread
misc 的 __init__.py 在这里:scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
调用的还是 pilutil 中的 imread
相关代码如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是学了一招,从 pilutil 导入其所有函数添加到当前空间,然后又删除了 pilutil 消除影响。
4. skimage.io.imread
代码在这里:scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
是通过插件 plugin 来读入不同的文件,而且会试用几个不同的 plugins 来找到合适的。
使用 call_plugin 来调用,代码在这里:scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
可以根据如下代码查看插件调用的优先级
# For each plugin type, default to the first available plugin as defined by
# the following preferences.
preferred_plugins = {
# Default plugins for all types (overridden by specific types below).
'all': ['pil', 'matplotlib', 'qt', 'freeimage'],
'imshow': ['matplotlib'],
'imshow_collection': ['matplotlib']
}
plugins 的源代码在这里:scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread,是用 open 打开图像之后,再转换成 ndarray。
5. cv2.imread
这里是调用的 CV::imread(),代码在这里:opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般来说 C\C++ 的实现,应该比 python 速度快一点。
6. matplotlib.image.imread
matplotlib 的文档里面说,matplotlib 原生只可以读取 PNG 文件,有 PIL 的时候,可以读取其他类型的文件。如果使用 URL 打开在线图像文件,需要符合 PIL 的文档要求。
matplotlib.image.imread 的代码在这里:matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 读取和写入,是用 C 实现的,代码在这里:matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。
matplotlib 是先用 pil 的 open 打开图像,如果格式是 png,就用原生方法打开。相关代码如下:
handlers = {'png': _png.read_png, }
if format is None:
if cbook.is_string_like(fname):
parsed = urlparse(fname)
# If the string is a URL, assume png
if len(parsed.scheme) > 1:
ext = 'png'
else:
basename, ext = os.path.splitext(fname)
ext = ext.lower()[1:]
elif hasattr(fname, 'name'):
basename, ext = os.path.splitext(fname.name)
ext = ext.lower()[1:]
else:
ext = 'png'
else:
ext = format
if ext not in handlers:
im = pilread(fname)
if im is None:
raise ValueError('Only know how to handle extensions: %s; '
'with Pillow installed matplotlib can handle '
'more images' % list(six.iterkeys(handlers)))
return im
声明的处理器只有 png。如果是 png 文件,调用 _png.read_png。如果不是 png 直接使用 pilread(就是用 pil 的 Image.open 然后 pil_to_array)。
matplotlib 的源码确实比较复杂,一大部分主体是用 C 写的,改动很激进,功能更新猛烈。
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