scipy.ndimage.imreadとmatplotlib.pyplot.imreadの違いは何ですか？

Question

scipy.ndimage.imreadはscipyで廃止されました。そのためpyplotを使用するようにコードを直接切り替えましたが、結果は同じではありませんでした。私はkerasで構築された学習アルゴリズムの画像をインポートしています - それは1to1の変更だと思っていましたが、そうではありません。その違いが何であるかを説明できるpythonの教祖がそこにいますか？

scipyのダウンロードを返す：

img_array：ndarray 異なるカラーバンド/チャネルがグレー画像はM×Nの、RGB画像MxNx3と RGBA画像であるように、三次元で格納されていますMxNx4。 scipy documentation

matplotlibのは返します

戻り値がnumpy.arrayです。グレースケールイメージの場合、戻り配列 はMxNです。 RGB画像の場合、戻り値はMxNx3です。 RGBA画像の場合、 の戻り値はMxNx4です。 matplotlib documentation

MWE：

from scipy import ndimage 
import_image = (ndimage.imread("img.png").astype(float) - 
              255.0/2)/255.0 
print import_image[0] 

import matplotlib.pyplot as plt 
import_image = (plt.imread("img.png").astype(float) - 
              255.0/2)/255.0 

print import_image[0] 

Answer 1

ここでは真MCVEあろう：

• scipy.ndimage.imreadを見ることができるように

  import matplotlib.pyplot as plt 
  import numpy as np 
  import scipy.ndimage 
  
  im = np.random.rand(20,20) 
  plt.imsave("img.png",im) 
  
  ### Scipy 
  i2 = scipy.ndimage.imread("img.png") 
  print i2.shape, i2.min(), i2.max(), i2.dtype 
  # (20L, 20L, 4L) 1 255 uint8 
  
  ### Matplotlib 
  i3 = plt.imread("img.png").astype(float) 
  print i3.shape, i3.min(), i3.max(), i3.dtype 
  # (20L, 20L, 4L) 0.00392156885937 1.0 float64 
  

  範囲intタイプのnumpyの配列を作成しfr om 0..255

• pyplot.imreadは、0. .. 1.の範囲のfloat型のnumpy配列を作成します。