为什么将图片读取未一个数组后是一个三维的数组呢？

今天使用scikit-image读取图片后，发现图片是一个三维数组，按理解图片不该是一个二维数组么？为什么是一个三维数组呢？

是三维没错，长，宽，通道
通道：R（红）G（绿）B（蓝）
或A（Alpha）R（红）G（绿）B（蓝）
Alpha:透明度

彩色图像有RGB三个通道，表示图像颜色

是三维的，正常来说（H，W，C）
如果考虑batch-size的话，会到四维——（N，H，W，C）

例如：比如你使用skimage.io.imread函数，关于返回的是几维数据，你可以根据函数说明来，首先给出函数定义，源码，https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/io/_io.py#L14

函数定义：

def imread(fname, as_gray=False, plugin=None, flatten=None,
           **plugin_args):
    """Load an image from file.
    Parameters
    ----------
    fname : string
        Image file name, e.g. ``test.jpg`` or URL.
    as_gray : bool, optional
        If True, convert color images to gray-scale (64-bit floats).
        Images that are already in gray-scale format are not converted.
    plugin : str, optional
        Name of plugin to use.  By default, the different plugins are
        tried (starting with imageio) until a suitable
        candidate is found.  If not given and fname is a tiff file, the
        tifffile plugin will be used.
    Other Parameters
    ----------------
    plugin_args : keywords
        Passed to the given plugin.
    flatten : bool
        Backward compatible keyword, superseded by `as_gray`.
    Returns
    -------
    img_array : ndarray
        The different color bands/channels are stored in the
        third dimension, such that a gray-image is MxN, an
        RGB-image MxNx3 and an RGBA-image MxNx4.

这里关于返回值明确写了：
img_array : ndarray
The different color bands/channels are stored in the
third dimension, such that a gray-image is MxN, an
RGB-image MxNx3 and an RGBA-image MxNx4.

所以说，还是需要结合具体的函数来，而不是想当然。