Python讀取圖像文件的三種方式:PIL, OpenCV和GDAL

使用PYTHON進行圖像處理的首要步驟便是讀入圖像數據，這裡介紹讀入圖像文件的三種方式，包括Pillow(PIL)、OpenCV和GDAL。

Pillow

Pillow是PIL(Python Imaging Library)的分支，為Python增強了圖像處理能力。可以通過Image.open()函數從文件中讀取圖像數據。

from PIL import Image

img = Image.open("hopper.ppm")

如果讀取成功，則返回Image對象實例img，且具有format, size, mode等屬性，並可通過img.show()進行顯示。

Pillow/PIL通過save函數，在不指定輸出格式的情況下，PIL自動通過文件後綴確定存儲格式。

OpenCV

OPENCV

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一個開源的計算機視覺和機器學習軟體庫，通過cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()等函數提供圖像文件的讀寫和顯示功能。

img = cv2.imread('messi5.jpg', 0)

cv2.imread()共有兩個參數，第一個參數為圖像文件名稱或路徑，第二個參數是表示讀入方式的標誌，可取值為cv2.IMREAD_COLOR(1，默認參數，讀取彩色圖像)、cv2.IMREAD_GRAYSCALE（0，以灰度模式讀取圖像）、cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1，讀取含有alpha通道的圖像)。

其返回值img是一個numpy對象，可以方便地進行數值讀取、矩陣計算等處理。

OpenCV可以通過cv2.imshow或配合matplotlib實現圖像顯示。需要注意的是，通過OpenCV讀入的彩色圖像是BGR模式，而matplotlib採用RGB模式進行顯示，因此需要進行轉換。

GDAL

GDAL

GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是柵格和矢量地理數據的轉換庫，是三種方式中最強大的圖像數據讀入方式，支持的圖像類型最廣泛。

from osgeo import gdal

dataset = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly)

gdal.Open()的返回值dataset，是一個GDALDataset定義的柵格數據模型，包含多個柵格通道和其他元數據信息。

dataset不是一個可以直接顯示的數據類型，可以通過GetRasterBand, ReadAsArray函數轉換後使用matplotlib庫進行圖像顯示。