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1. PIL.Image.open
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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': ['pil', 'matplotlib', 'qt', 'freeimage'],
'imshow': ['matplotlib'],
'imshow_collection': ['matplotlib']
}
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()[1:]
elif hasattr(fname, 'name'):
basename, ext = os.path.splitext(fname.name)
ext = ext.lower()[1:]
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。
用法以既步骤：
1、给出一张图片。
2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图，虽然是gif格式，但却只有一帧图片，因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：
3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的，是一个伪彩色图像。plt.imshow(img[:,:,1])。
4、还可以使用别的伪彩色方案，比如热力图：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="hot")，而上面图中的伪彩色，可以称为翠绿色（viridis），是matplotlib默认的着色方案。
5、用Nipy谱着色：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")。
6、在图片边上加上色彩标签：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")，plt.colorbar()。
1、需要用到其他模块的函数，如：
for i in range(20) #循环次数
image=cv2.imread("D:\\picture\\%d.jpg"%(i))#路径自己选择。
2、可以先升级你的pip,另外看看你的版本是否匹配,包括py版本和32位64位。
3、关于python下使用opencv读取图像。首先需要导入opencv包，上面说的那个Ipython并没有opencv包，所以想使用的请先正确导入opencv包再说，至于怎么导入，先下载个opencv包，里面有关于python的opencv包。
以下照片是关于Ipython的运行界面：
生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
批量生成图片
上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。
本地生成的图片
封装成函数
前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。
本地生成的图片