imread（imread和imtool的区别）

本文目录

• imread和imtool的区别
• opencv中cv::imread和imread什么区别
• 怎样用用imread读取图像
• *.tif文件怎么可以用Matlab的“imread”命令打开
• imread函数返回值
• matlab中imread读入图像的原理是什么 请帮忙一些学术的语言表达一下
• imread 的三种映射关系设定方式
• Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别
• 给我一个实例，Matlab中用imread函数读取一个图像，求详细步骤

imread和imtool的区别

区别如下
imread是计算机语言中的一个函数，用于读取图片文件中的数据。在matlab的命令窗口中输入docimread或者helpimread即可获得该函数的帮助信息。所谓图片文件的数据，简单地说，就是一个二维数组，这个二维数组存储着一张图片各个像素点的颜色索引值或颜色值，当然真正的图片文件还需要一些附加信息。比如：对于24位真彩色位图文件，它的数据前14个字节是位图文件头（记录图片类型、大小、图像数据区的偏移量等），接下来的40个字节是位图信息头（记录图像的长度、宽度尺寸，图像是否压缩、图像中使用到的颜色数），然后就是记录图片上每个像素点的RGB值。对于灰度图像，位图信息头后是颜色表。
imtool表示显示图像，它能更加详细的反应/展示一副图像中各像素的RGB组成。

opencv中cv::imread和imread什么区别

　　cv::是命名空间，如果程序头部添上using namespace cv;那么imread和cv::imread就一样了。
　　函数imread用于读取图片文件中的数据。在matlab的命令窗口中输入doc imread或者help imread即可获得该函数的帮助信息。
　　调用格式
　　A = imread(filename,fmt)
　　 = imread(filename,fmt)
　　 = imread(filename)
　　 = imread(URL,...)
　　 = imread(...,idx) (CUR, GIF, ICO, and TIFF only)
　　 = imread(...,’PixelRegion’,{ROWS, COLS}) (TIFF only)
　　 = imread(...,’frames’,idx) (GIF only)
　　 = imread(...,ref) (HDF only)
　　 = imread(...,’BackgroundColor’,BG) (PNG only)
　　 = imread(...) (ICO, CUR, and PNG only

怎样用用imread读取图像

　　方法/步骤

　　1、在matlab软件中，读取图像数据（载入）利用的是imread函数，主要有以下4种方式：

　　A = imread(filename, fmt)

　　 = imread(...)

　　 = imread(filename)

　　 = imread(URL,...)

　　 = imread(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)

　　作为初步以及最为常见的方式，采取第一种讲解。

　　如下图所示即为将载入的图片，图片格式(jpg) ：

　　2、在命令窗口（Command Window)输入语句：

　　》》 imdata = imread(’haibao.jpg’);

　　即读入图片数据保存在imdata矩阵中。如下所示，在Workspace可以看到该矩阵信息，是一个3维矩阵。

　　3、在读入图像数据后就可以进行各种算法操作，简单介绍几种常见的图片操作，如下代码可以将彩色图转为灰度图：

　　》》 imdata = imread(’haibao.jpg’);

　　》》 imgray = rgb2gray(imdata);

　　》》 imshow(imgray);

　　4、图像二值化操作，如下所示即可：

　　》》 imdata = imread(’haibao.jpg’);

　　》》 lev = graythresh(imdata);

　　》》 bwimg = im2bw(imdata,lev);

　　》》 imshow(bwimg)

　　二值化后图像如下所示：

*.tif文件怎么可以用Matlab的“imread”命令打开

matlab使用imread（）函数读入tif索引图，用imshow显示的之前要转化成rgb模式。

具体步骤如下：

1、打开图片另存为或设置副本，文件名：rice.tif

2、打开MATLAB，找到rice.tif。

3、右键导入数据。

4、在命令窗口输入：imread命令就可以显示了。

imread函数返回值

首先你用whos I命令，查看一下变量I的结构。
imread读取了tiff格式的图片之后，得到的是一个M x N x 4的矩阵(M,N是图片大小)，这一点和读取JPG等格式的图片不同。
也就是说，可能不是imread读取过程中产生的问题，而是imshow现实过程中出现的问题。
如果你确定是imread过程中产生的问题，你可以help imread，查看一下imread的详细使用方法。
当读取tiff图片时，imread其实是有几个参数的(index,info等)，你可以在文档中查看一下，如何设置这几个参数。
此外，如果你不想仔细研究一下imread和imshow对于tiff格式图片的特殊处理方法，也可以考虑先对图片格式进行转换:建议使用ImageMagick中的convert命令，当然你也可以在matlab中使用system等命令进行批量处理。

matlab中imread读入图像的原理是什么 请帮忙一些学术的语言表达一下

这个问题很复杂的。不管是什么语言，C也好，matlab也好，它要读取一个文件的信息都必须按照文件数据的格式来读取，也就是说，matlab读取图像的方法和C语言是一样的。matlab的imread很强大，一个命令可以读取各种类型的图像。但是imread并不是一个实际功能函数。不同的图像格式有不同的编码方式，因此有不同的读取方式。实际上，为每种不同格式的图像编写各自的读取函数是适当的，实际中也是这么做的。
matlab就是这样的，imread只是一个入口函数。它仅仅是做了一些文件名的处理，从你的文件名中，找到绝对路径，找到图像后缀名，然后调用合适的读取函数。比如你打开\toolbox\matlab\imagesci\private文件夹会看到很多诸如readjpg.m,readtif.m的文件。这些才是不同格式图片读取的真正函数，但是！这些函数也不是实际功能函数！你打开这些m函数就可以看到里面其实很简单。它们所做的事情和imread差不多。也是调用了一些别的函数。比如readjpg.m里的实际读取函数是rjpg8c rjpg16c 这些。你会发现这些文件也存在于上面所说的这个文件夹中，但是它们的后缀名不是.m,而是.mex(.mex64 for 64bit),这些实际功能函数并不是用matlab编写的，而是用C编写的，它们是经过编译的文件，不是文本文件。matlab只是调用他们而已。
也就是说实际上matlab读取图像也是调用了C语言编写的代码。而且不同格式的图像有不同的代码。imread只不过是个入口函数而已。
这种结构在matlab里非常非常非常常见。

imread 的三种映射关系设定方式

1、直接映射就是一个Cache页面对应多个主存页面。直接映射函数为:i=j%2c，其中i是Cache页号；j是主存页号。
2、全相联映像（一主存对多Cache）全相联映射就是一个主存页面对应多个Cache页面，即主存中任一页可装入Cache内任一页的位置。为了加快“主存-Cache”地址变换速度，一般采用存放于相联存储器中的目录表来实现地址映射。
3、组相联映像（组Cache与区主存的映射）将Cache空间划分成2q组，每组2s页（称为2s路相联），将主存空间分成2m区，每个区2q页，主存中的某区允许映射到固定组内的任意项。某区的第0页可以调入Cache0组的中的任意一页，第1页可以调入Cache1组的中的任意一页。

Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别

1. PIL.Image.open
代码在这里：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub
open() 函数打开图像，但并不读入，直到有操作发生。
具体的读取操作是在 ImageFile.py 写的。大体流程是先检测文件类型，整块地读入文件内容，然后调用解码器解码，做了很多优化，效率应该还是很高的。
2. scipy.ndimage.imread
代码在这里：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
imread 调用 scipy.misc.pilutil.imread。从名字就能看出来其实调用的还是 Pillow。
根据 pilutil 代码：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
确实是调用 pil.image.open()，然后返回一个 fromimage()。
3. scipy.misc.imread
misc 的 __init__.py 在这里：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
调用的还是 pilutil 中的 imread
相关代码如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是学了一招，从 pilutil 导入其所有函数添加到当前空间，然后又删除了 pilutil 消除影响。
4. skimage.io.imread
代码在这里：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
是通过插件 plugin 来读入不同的文件，而且会试用几个不同的 plugins 来找到合适的。
使用 call_plugin 来调用，代码在这里：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
可以根据如下代码查看插件调用的优先级
# 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’: ,
’imshow’: ,
’imshow_collection’:
}
plugins 的源代码在这里：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread，是用 open 打开图像之后，再转换成 ndarray。
5. cv2.imread
这里是调用的 CV::imread()，代码在这里：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般来说 C\C++ 的实现，应该比 python 速度快一点。
6. matplotlib.image.imread
matplotlib 的文档里面说，matplotlib 原生只可以读取 PNG 文件，有 PIL 的时候，可以读取其他类型的文件。如果使用 URL 打开在线图像文件，需要符合 PIL 的文档要求。
matplotlib.image.imread 的代码在这里：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 读取和写入，是用 C 实现的，代码在这里：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。
matplotlib 是先用 pil 的 open 打开图像，如果格式是 png，就用原生方法打开。相关代码如下：
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()
elif hasattr(fname, ’name’):
basename, ext = os.path.splitext(fname.name)
ext = ext.lower()
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
声明的处理器只有 png。如果是 png 文件，调用 _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 的源码确实比较复杂，一大部分主体是用 C 写的，改动很激进，功能更新猛烈。

给我一个实例，Matlab中用imread函数读取一个图像，求详细步骤

1、首先在电脑中打开Matlab，点击”新建脚本“，如下图所示。

2、输入读取并显示图片的代码：f=imread(’E:\鱼木混猪.jpg’);imshow(f);，如下图所示。

3、点击“保存并运行”按钮，如下图所示。

4、需要保存文件才能运行，选择文件保存位置，并设置文件名，文件名必须以字母开头，且只能为字母、数字和下划线，如下图所示。

5、保存完成后，就会在Matlab中弹出一个对话框显示读取的图片。