代碼在這裏：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub
open() 函數打開圖像，但並不讀入，直到有操作發生。
具體的讀取操作是在 ImageFile.py 寫的。大體流程是先檢測文件類型，整塊地讀入文件內容，然後調用解碼器解碼，做了很多優化，效率應該還是很高的。
2. scipy.ndimage.imread
代碼在這裏：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
imread 調用 scipy.misc.pilutil.imread。從名字就能看出來其實調用的還是 Pillow。
根據 pilutil 代碼：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
確實是調用 pil.image.open()，然後返回壹個 fromimage()。
3. scipy.misc.imread
misc 的 __init__.py 在這裏：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub
調用的還是 pilutil 中的 imread
相關代碼如下
try:
from .pilutil import *
from . import pilutil
__all__ += pilutil.__all__
del pilutil
except ImportError:
pass
也算是學了壹招，從 pilutil 導入其所有函數添加到當前空間，然後又刪除了 pilutil 消除影響。
4. skimage.io.imread
代碼在這裏：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
是通過插件 plugin 來讀入不同的文件，而且會試用幾個不同的 plugins 來找到合適的。
使用 call_plugin 來調用，代碼在這裏：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub
可以根據如下代碼查看插件調用的優先級
# 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 的源代碼在這裏：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread，是用 open 打開圖像之後，再轉換成 ndarray。
5. cv2.imread
這裏是調用的 CV::imread()，代碼在這裏：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。壹般來說 C\C++ 的實現，應該比 python 速度快壹點。
6. matplotlib.image.imread
matplotlib 的文檔裏面說，matplotlib 原生只可以讀取 PNG 文件，有 PIL 的時候，可以讀取其他類型的文件。如果使用 URL 打開在線圖像文件，需要符合 PIL 的文檔要求。
matplotlib.image.imread 的代碼在這裏：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 讀取和寫入，是用 C 實現的，代碼在這裏：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。
matplotlib 是先用 pil 的 open 打開圖像，如果格式是 png，就用原生方法打開。相關代碼如下：
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
聲明的處理器只有 png。如果是 png 文件，調用 _png.read_png。如果不是 png 直接使用 pilread（就是用 pil 的 Image.open 然後 pil_to_array）。
matplotlib 的源碼確實比較復雜，壹大部分主體是用 C 寫的，改動很激進，功能更新猛烈。