作成日：20210201
言語：Python

Pythonでの画像読み込みについて、skimage.io.imread関数とcv2.imread関数を調べた。

※Pythonの画像処理ライブラリには他にPillow(PIL)もありますが、この記事では触れていません。

##1. 参考リンク

1-1. scikit-imageでの画像読み込み（skimage.io.imread）

scikit-image公式ドキュメント
https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.html
（ページ中程のUtility Functionsに画像読み込み関数のまとめあり。）

1-2. OpenCVでの画像読み込み（cv2.imread）

note.nkmk.me Python -- OpenCVで画像ファイルの読み込み、保存（imread, imwrite）
https://note.nkmk.me/python-opencv-imread-imwrite/

##2. scikit-image

2-1. 概要

読み込みはskimage.io.imread

データ型の変換は、
img_as_float（0~1までの浮動小数点数）、
img_as_uint（0~65535の整数=16ビット型）、
img_as_ubyte（0~255の整数=8ビット型）。

2-2. 注意（自分用メモ）

今までskimageの画像読み込み・データ変換関数をよく知らずに、0~1に正規化する際にnp.float64((io.imread(fname))/255 などという書き方をしていたが、今後は避ける。この書き方だと bit depth を確認して正規化しないといけない（8-bitなら255、16-bitなら65535で割る）。それよりも、最初から img_as_floatを使った方が良い。

2-3. サンプルコード

read_img_skimage.py


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,img_as_float, img_as_uint, img_as_ubyte

#
# Import test images
#
fname = '../test.tif'

### 画像のデータ型そのまま
print('raw image')
img = io.imread(fname)

## 画像情報
print(img.shape) # 画像の大きさ
print(img) # 画像が数値配列として表示される
print(type(img)) # numpy.ndarray
print(img.dtype) # これでbit depth を取得できる （今回は uint8 型でした）

## plot
plt.figure()
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

### 0-1の浮動小数点型にする
print('img_as_float')
img_float = img_as_float(io.imread(fname))

# 【注意】
# np.float64((io.imread(fname))/255 という書き方は今後は避ける。
# これだと bit depth を確認して正規化しないといけない。8-bitなら255、16-bitなら65535で正規化しないといけない。
# 最初から img_as_float を使った方が良い。

print(img_float)
## plot
plt.figure()
plt.imshow(img_float, cmap='gray')
plt.show()

### 16-bit型、8-bit型にする
print('img_as_uint')
img_16bit = img_as_uint(io.imread(fname))
# img_8bit = img_as_ubyte(io.imread(fname))
print(img_uint)
print(img_uint.dtype)

3. OpenCV

3-1. 概要

画像の読み込みはcv2.imread。

3-2. 注意（自分用メモ）

openCVのcv2.imread関数はerrorを出さないので、読み込めなかった時のトラブルシューティングがちょっと面倒くさい（参考URL: https://note.nkmk.me/python-opencv-imread-imwrite/ )。

3-3. サンプルコード

read_img_cv2.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

#
# Import test images
#
img_file='../test.tif'

img = cv2.imread( img_file, 0 )
print(img)

print(img.shape) # 画像の大きさ
print(type(img)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(img.dtype) # uint8

#  【注意】
# openCVのcv2.imread関数はerrorを出さないので、読み込めなかった時のトラブルシューティングがちょっと面倒くさい
# 参考URL: https://note.nkmk.me/python-opencv-imread-imwrite/

plt.figure()
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

__終わり__