一 读取：
（1）skimage.io.imread与cv2.imread都可以读取图像，且都是numpy格式，但cv2的存储格式是BGR，而skimage的存储格式是RGB。
（2）matplotlib：
import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片
import numpy as np
lena= mpimg.imread('lena.png')
matplotlib 读取的是 RGB 图
（3）PIL
from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()
PIL读取图片为Image对象，将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组要用以下函数:
im_array = np.array(im)
二、图像数据类型以及转换：
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一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示：
image.png
一张图片的像素范围是[0, 255]，所以类型是unit8，可以通过以下代码查看图像的数据类型：
from skimage import io, data
img = data.chelsea()
print(img.dtype.name)
2, 转换
推荐使用skimage，实测很好用，不管图像深度是多少维。
image.png
三，矩阵
关于矩阵，本来不该放在图像中，但是考虑到图像就是矩阵（Everything is matrix），很多对图像的操作实际就是对矩阵的操作，因此一并记录：
主要是考虑矩阵的切片和索引：（亲自实践理解会更深刻，但总是会忘）
多维矩阵的话，最外边的大括号里的元素数量就是shape的第一个值。
