有些时候，我们不仅要对一张图片进行处理，可能还会对一批图片处理。这时候，我们可以通过循环来执行处理，也可以调用程序自带的图片集合来处理。
图片集合函数为：
skimage.io.ImageCollection(load_pattern, load_func=None)
这个函数是放在io模块内的，带两个参数，第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径，可以是一个str字符串。第二个参数load_func是一个回调函数，我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread()，即默认这个函数是批量读取图片。
比如我们可以利用它将一组图片读入：
from skimage import io, data_dir
data_path_str = data_dir + '/*.png'
images = io.ImageCollection(data_path_str)
print(len(images))
显示结果为24, 说明系统自带了24张png的示例图片，这些图片都读取了出来，放在图片集合images里。如果我们想显示其中一张图片，则可以在后加上两行代码：
io.imshow(images[1])
io.show()
显示结果：
如果一个文件夹里，我们既存放了一些jpg格式的图片，又存放了一些png格式的图片，现在想把它们全部读取出来，该怎么做呢?
import skimage.io as io
from skimage import data_dir
str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'
coll = io.ImageCollection(str)
print(len(coll))
注意这个地方'd:/pic/.jpg:d:/pic/.png' ，是两个字符串合在一起的，第一个是'd:/pic/.jpg', 第二个是'd:/pic/.png' ，合在一起后，中间用冒号来隔开，这样就可以把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的图片都读取出来。如果还想读取存放在其它地方的图片，也可以一并加进去，只是中间同样用冒号来隔开。
io.ImageCollection()这个函数省略第二个参数，就是批量读取。如果我们不是想批量读取，而是其它批量操作，如批量转换为灰度图，那又该怎么做呢？
那就需要先定义一个函数，然后将这个函数作为第二个参数，如：
from skimage import io, data_dir, color
def convert_to_gray(f, **args):
image = io.imread(f)
image = color.rgb2gray(image)
return image
data_path = data_dir + '/*.png'
collections = io.ImageCollection(data_path, load_func=convert_to_gray)
io.imshow(collections[1])
io.show()
gray image
这种批量操作对视频处理是极其有用的，因为视频就是一系列的图片组合
from skimage import data_dir,io,color
class AVILoader:
video_file = 'myvideo.avi'
def __call__(self, frame):
return video_read(self.video_file, frame)
avi_load = AVILoader()
frames = range(0, 1000, 10) # 0, 10, 20, ...
ic =io.ImageCollection(frames, load_func=avi_load)
这段代码的意思，就是将myvideo.avi这个视频中每隔10帧的图片读取出来，放在图片集合中。
得到图片集合以后，我们还可以将这些图片连接起来，构成一个维度更高的数组，连接图片的函数为：
skimage.io.concatenate_images(ic)
带一个参数，就是以上的图片集合，如：
from skimage import data_dir,io,color
coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
mat=io.concatenate_images(coll)
使用concatenate_images(ic)函数的前提是读取的这些图片尺寸必须一致，否则会出错。我们看看图片连接前后的维度变化：
from skimage import data_dir, io, color
coll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
print(len(coll)) #连接的图片数量
print(coll[0].shape) #连接前的图片尺寸，所有的都一样
mat=io.concatenate_images(coll)
print(mat.shape) #连接后的数组尺寸
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