用於機器學習也好，深度學習也好，都需要讀取圖片的操作。

瞭解影象的mode

影象的模式定義了影象的型別和畫素的位寬。當前支援如下模式：

1：1位畫素，表示黑和白，但是儲存的時候每個畫素儲存為8bit。非黑即白

L：8位畫素，表示黑和白。在PIL中從模式轉換為L按照線面公式轉換  L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

P：8位畫素，使用調色盤對映到其他模式。

RGB：3x8位畫素，為真彩色。

RGBA：4x8位畫素，有透明通道的真彩色。

CMYK：4x8位畫素，顏色分離。

YCbCr：3x8位畫素，彩色視訊格式。

I：32位整型畫素。灰色影象。（0，255）之間的數字表示不同的灰度。從模式轉為i模式的公式 I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000。結果與L結果完全一樣，只是L畫素是8bit，i畫素是32bit

F：32位浮點型畫素。與L轉換公式是一樣的，都是RGB轉為灰色值的公式，但模式F會保留小數部分

影象字尾名的轉換：

要注意的是：對於彩色影象，不管其格式是png，還是bmp，或者jpg，在PIL中，使用Image模組的open()函式開啟後，返回的影象物件的模式都是RGB，對於灰度影象，不管其影象格式是PNG，還是BMP，JPG，開啟後，其模式為L。

PNG BMP JPG彩色影象格式之間的轉換：可以通過Image模組的open函式和save函式，具體來說，在開啟這些影象時，PIL會將他們解碼成三通道的RGB影象。使用者可以基於RGB進行處理。處理完畢後可以將其處理結果儲存成PNG BMP JPG中任何格式。

PNG BMP JPG灰度影象格式之間的轉換，同理也可以通過類似途徑，只是解碼後時模式為L的影象。

python庫可以用來讀取圖片的庫

1. PIL.Image.open   （首選）

from PIL import Image
import numpy as np
img_obj = Image.open(file_path)
img_array = np.array(img_obj, dtype=np.uint8)

無論是jpg還是png都能準確讀取，但不直接返回ndarray，open()函式開啟影象，但並不讀入，直到有操作發生

PIL.Image.open 不直接返回numpy物件，可以用numpy提供的函式進行轉換，參考

其他模組都直接返回numpy.ndarray物件，通道順序為RGB，通道值得預設範圍為0-255。

使用opencv讀取影象，直接返回numpy.ndarray 物件，通道順序為BGR ，注意是BGR，通道值預設範圍0-255

2. scipy.ndimage.imread

3. scipy.misc.imread

from scipy.misc import imread
data = imread(image_root)
#data是 ndarray物件

4. skimage.io.imread

from skimage.io import imread
img = imread(file_path)

5. cv2.imread

6. matplotlib.image.imread

import matplotlib.image import imread
data = imread(image_root)
#data是 ndarray物件