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Python OpenCV中的numpy與圖像類型轉(zhuǎn)換操作

更新時(shí)間：2020年12月11日 09:31:57 作者：泥石流中的一股清流

這篇文章主要介紹了Python OpenCV中的numpy與圖像類型轉(zhuǎn)換操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

Python OpenCV存儲(chǔ)圖像使用的是Numpy存儲(chǔ)，所以可以將Numpy當(dāng)做圖像類型操作，操作之前還需進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換到int8類型

import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組
img = np.ones((100,100))
# 轉(zhuǎn)換成int8類型
img = np.int8(img)
# 顏色空間轉(zhuǎn)換，單通道轉(zhuǎn)換成多通道， 可選可不選
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg", img)

補(bǔ)充知識(shí)：Python中讀取圖片并轉(zhuǎn)化為numpy.ndarray()數(shù)據(jù)的6種方式

方式：                                        返回類型

OpenCV                                     np.ndarray
PIL                                               PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image         PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io                                  np.ndarray
matplotlib.pyplot                          np.ndarray
matplotlib.image                          np.ndarray

import numpy as np
import cv2
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpig 
 
'''
方式：   返回類型
OpenCV   np.ndarray
PIL    PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io   np.ndarray
matplotlib.pyplot  np.ndarray
matplotlib.image  np.ndarray
'''
 
imagePath="E:/DataSet/test1/trainSet/bus/300.jpg" 
 
'''
方式一：使用OpenCV
'''
img1=cv2.imread(imagePath)
print("img1:",img1.shape)
print("img1:",type(img1))
print("-"*10)
 
'''
方式二：使用PIL
'''
img2=Image.open(imagePath)
print("img2:",img2)
print("img2:",type(img2))
#轉(zhuǎn)換成np.ndarray格式
img2=np.array(img2)
print("img2:",img2.shape)
print("img2:",type(img2))
print("-"*10) 
 
'''
方式三：使用keras.preprocessing.image
'''
img3=load_img(imagePath)
print("img3:",img3)
print("img3:",type(img3))
#轉(zhuǎn)換成np.ndarray格式,使用np.array(),或者使用keras里的img_to_array()
#使用np.array()
#img3=np.array(img2)
#使用keras里的img_to_array()
img3=img_to_array(img3)
print("img3:",img3.shape)
print("img3:",type(img3))
print("-"*10) 
 
'''
方式四：使用Skimage.io
'''
img4=io.imread(imagePath)
print("img4:",img4.shape)
print("img4:",type(img4))
print("-"*10) 
 
'''
方式五：使用matplotlib.pyplot
'''
img5=plt.imread(imagePath)
print("img5:",img5.shape)
print("img5:",type(img5))
print("-"*10) 
 
'''
方式六：使用matplotlib.image
'''
img6=mpig.imread(imagePath)
print("img6:",img6.shape)
print("img6:",type(img6))
print("-"*10)

運(yùn)行結(jié)果：

Using TensorFlow backend.
img1: (256, 384, 3)
img1: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img2: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x249608A8C50>
img2: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img2: (256, 384, 3)
img2: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img3: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x2496B5A23C8>
img3: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img3: (256, 384, 3)
img3: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img4: (256, 384, 3)
img4: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img5: (256, 384, 3)
img5: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img6: (256, 384, 3)
img6: <class 'numpy.ndarray'>
----------