上面这些库都被广泛用于图像处理和计算机视觉任务；
不同的图像读取库（OpenCV，Pillow，matplotlib和skimage）的读取速度，是怎么样的一个情况？
下面分别从读取速度，以及转换到RGB通道的numpy格式两方面进行比较，
Python代码如下：
"""
比较opencv，pillow,matplotlib,skimage读取图像的速度；
"""
import cv2
from PIL import Image
import time
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
from skimage import io
def opencv_i():
st = time.time()
img = cv2.imread("./images.jpg")
print(f"cv2 read take time {time.time() - st} s")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
end = time.time()
print(f"opencv2 total take time {end - st} s,to rgb numpy format")
def pillow_i():
st = time.time()
im = Image.open("./images.jpg")
print(f"pillow read take time {time.time() - st} s")
output = np.array(im)
end = time.time()
print(f"pillow rgb numpy，total take time {end - st} s,to rgb numpy format")
def matplot_i():
st = time.time()
lena = mpimg.imread('./images.jpg')
end = time.time()
print(f"matplot read take time {end - st} s,to rgb numpy format")
def skimage_i():
st = time.time()
img = io.imread('images.jpg')
end = time.time()
print(f"skimage read take time {end - st} s,to rgb numpy format")
print("-"*30)
opencv_i()
print("-"*30)
pillow_i()
print("-"*30)
matplot_i()
print("-"*30)
skimage_i()运行结果如下：
从结果可以看到速度方面，opencv 最快，matplotlib 与 skimage库略微慢一点， pillow库相差的更多一点；
由于每个人的运行环境，图像大小，数量等因素的差异，本结果仅仅作为一个小小的参考；
个人水平有限，有问题随时联系；
欢迎一键三连~
