Python的各種imread函數(shù)在實現(xiàn)方式和讀取速度上有何區(qū)別

1. PIL.Image.open

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代碼在這里：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub

open() 函數(shù)打開圖像，但并不讀入，直到有操作發(fā)生。

具體的讀取操作是在 ImageFile.py 寫的。大體流程是先檢測文件類型，整塊地讀入文件內(nèi)容，然后調(diào)用解碼器解碼，做了很多優(yōu)化，效率應(yīng)該還是很高的。

2. scipy.ndimage.imread

代碼在這里：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

imread 調(diào)用 scipy.misc.pilutil.imread。從名字就能看出來其實調(diào)用的還是 Pillow。

根據(jù) pilutil 代碼：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

確實是調(diào)用 pil.image.open()，然后返回一個 fromimage()。

3. scipy.misc.imread

misc 的 __init__.py 在這里：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

調(diào)用的還是 pilutil 中的 imread

相關(guān)代碼如下

try:

from .pilutil import *

from . import pilutil

__all__ += pilutil.__all__

del pilutil

except ImportError:

pass

也算是學(xué)了一招，從 pilutil 導(dǎo)入其所有函數(shù)添加到當前空間，然后又刪除了 pilutil 消除影響。

4. skimage.io.imread

代碼在這里：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub

是通過插件 plugin 來讀入不同的文件，而且會試用幾個不同的 plugins 來找到合適的。

使用 call_plugin 來調(diào)用，代碼在這里：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub

可以根據(jù)如下代碼查看插件調(diào)用的優(yōu)先級

# 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 的源代碼在這里：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub?？梢钥吹?pil 的 imread，是用 open 打開圖像之后，再轉(zhuǎn)換成 ndarray。

5. cv2.imread

這里是調(diào)用的 CV::imread()，代碼在這里：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般來說 C\C++ 的實現(xiàn)，應(yīng)該比 python 速度快一點。

6. matplotlib.image.imread

matplotlib 的文檔里面說，matplotlib 原生只可以讀取 PNG 文件，有 PIL 的時候，可以讀取其他類型的文件。如果使用 URL 打開在線圖像文件，需要符合 PIL 的文檔要求。

matplotlib.image.imread 的代碼在這里：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 讀取和寫入，是用 C 實現(xiàn)的，代碼在這里：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。

matplotlib 是先用 pil 的 open 打開圖像，如果格式是 png，就用原生方法打開。相關(guān)代碼如下：

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

聲明的處理器只有 png。如果是 png 文件，調(diào)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 的源碼確實比較復(fù)雜，一大部分主體是用 C 寫的，改動很激進，功能更新猛烈。

python實現(xiàn)讀取硬盤卷標函數(shù)，希望獲取到磁盤的卷標信息

代碼：

import?os

data?=?os.popen("wmic?VOLUME?GET?Label").read()

print?data.decode("gb2312")

執(zhí)行結(jié)果：

正好是我電腦的5個磁盤的卷標。注意Label下面那行是空行，表示那個盤沒設(shè)置卷標。

請教，python中如何獲取函數(shù)的實現(xiàn)源碼

例如stat位于os module，那么可以help(os)，出現(xiàn)如上圖的結(jié)果，其中FILE就是其源文件位置，當然，如果這個module是c module，那就看不到相應(yīng)的源碼了。

你提到os模塊中沒有stat這個函數(shù)，那時因為它在posix或者nt module中實現(xiàn)，os模塊根據(jù)當前的操作系統(tǒng)來導(dǎo)入相應(yīng)的實現(xiàn)。

文章題目：讀取函數(shù)代碼python python讀取nii
當前鏈接：http://jinyejixie.com/article2/dosgsoc.html

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