python基础——读取图片
图像后缀名的转换：
要注意的是：对于彩色图像，不管其格式是png，还是bmp，或者jpg，
在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是RGB，对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，JPG，打开后，其模式为灰度L。
PNG BMP JPG彩色图像格式之间的转换：可以通过Image模块的open函数和save函数，具体来说，在打开这些图像时，PIL会将他们解码成三通道的RGB图像。用户可以基于RGB进行处理。处理完毕后可以将其处理结果保存成PNG BMP JPG中任何格式。
PNG BMP JPG灰度图像格式之间的转换，同理也可以通过类似途径，只是解码后时模式为L的图像。
python库可以用来读取图片的库
1. PIL.Image.open
无论是jpg还是png都能准确读取，PIL.Image.open 不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数进行转换；
其他模块都直接返回numpy.ndarray对象，通道顺序为RGB，通道值得默认范围为0-255。
拓展：
利用PIL中的Image函数读取出来不是array格式，这时候需要用np.asarray() 或者np.array（）函数 。
区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝
关于深拷贝和浅拷贝，这里给出一个说明：
Python 中的对象之间赋值时是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。
1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。
2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
一个很好的例子：
2.cv2.imread
使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255
cv2.imread()：读入图片，共两个参数：第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片（cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alpha通道。）
cv2.imread()不能有中文路径，否则读取不出来
cv2.imread() 读出来同样是array形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的。
3.matplotlib.image.imread
用于显示图片matplotlib 用于读取图片并且读取出来就是array格式
解决使用plt.savefig 保存图片时一片空白：在plt.show() 之前调用 plt.savefig()；
4.scipy.ndimage.imread
scipy.ndimage.imread(*args, **kwds) Use ``matplotlib.pyplot.imread`` instead.
Returns:imread:ndarray（多维数组）
5.scipy.misc.imread
scipy.misc.imread(name, flatten=False, mode=None)
Use ``imageio.imread`` instead.
返回：imread：ndarray。通过读取图像获得的阵列。读出来是array 形式，并且按照（H，W，C）形式保存
4. skimage.io.imread
scikit-image和numpy，matplotlib，scikit-learn等包都是Scipy项目的成员，通用numpy数组作为基本数据格式。在python中载入包名为skimage：所得即为numpy数组。
io.imread读出图片格式是uint8(unsigned int)；value是numpy array；图像数据是以RGB的格式进行存储的，通道值默认范围0-255。
