Python中PIL与skimage读取图片的差异对比

江岸

发布时间：2026-10-13| 5人浏览过

原创

本文对比了Python中PIL库与skimage库读取图片后的数据差异。重点解析了Image返回的PIL类型与skimage返回的numpy数组在形状（height, width）与（height, width, channel）上的区别，并说明了Caffe框架中transpose设置的原因及像素获取方法。

Python PIL与skimage读取图片差异分析

进行CNN开发时，往往需要处理大量的图像数据。由于接手的项目时间较短且处于初期阶段，前期的代码编写工作较为紧迫。现在稍作整理，毕竟总结是一个良好的编程习惯。

环境安装与代码示例

第一步，需要安装python-Image、python-skimage以及python-matplotlib这三个库。

以下是简单的示例代码：


import Image as img
import os
from matplotlib import pyplot as plot
from skimage import io,transform
import argparse
 
def show_data(data):
  fig = plot.figure()
  ax = fig.add_subplot(121)
  ax.imshow(data, cmap='gray')
  ax2 = fig.add_subplot(122)
  ax2.imshow(data)
  plot.show()
if __name__ == "__main__":
  parse = argparse.ArgumentParser()
  parse.add_argument('--picpath', help = "the picture' path")
  args = parse.parse_args()
  img_file1 = img.open(args.picpath)#Image读图片
  one_pixel = img_file1.getpixel((0,0))[0]
  print "picture's first pixe: ",one_pixel 
  print "the picture's size: ", img_file1.size#Image读出来的size是高宽
  show_data(img_file1)
  img_file2 = io.imread(args.picpath)#skimage读图片
  show_data(img_file2)
  print "picture's first pixel: ", img_file2[0][0][0]
  print "the picture's shape: ", img_file2.shape#skimage读出来的shape是高，宽， 通道

调用上述代码并查看输出结果：

实际上，Image库读取图片后返回的是PIL图像类型，而skimage.io读取的数据则是numpy格式。若要直观对比两者读取图片后的区别，可以直接输出它们返回的结果进行观察。

数据格式与Caffe适配

第二步，对比Image和skimage读取图片的方式：


img_file1 = img.open(args.picpath)
img_file2 = io.imread(args.picpath)

第三步，查看读取图片后数据的大小差异：


print "the picture's size: ", img_file1.size
print "the picture's shape: ", img_file2.shape

第四步，获取图片中的像素值：


one_pixel = img_file1.getpixel((0,0))[0]
img_file2[0][0][0]

像素获取与数据维度详解

分析如下：

从第3点的输出可以看出，img读取图片后得到的是图片的（height, width）尺寸信息；

而skimage读取的是（height, width, channel）格式的数据。这也是为什么在使用Caffe进行单独测试时，需要在代码中设置transformer.set_transpose('data',(2,0,1))，因为Caffe处理的数据格式要求为（channel, height, width），所以必须进行数据转换。

对于img读取的图片，获取某一点像素值可以使用getpixel((h,w))直接返回该点三个通道的像素值。

对于skimage读取的图片，可以直接通过img_file2[0][0][0]获取，但务必注意其数据格式，它并非直观的（channel, height, width）排列。

关于matplotlib的简单绘图功能，请关注后续文章。

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