Python OpenCV中的numpy與圖像類型轉換操作
更新時間：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與圖像類型轉換操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
Python OpenCV存儲圖像使用的是Numpy存儲，所以可以將Numpy當做圖像類型操作，操作之前還需進行類型轉換，轉換到int8類型
import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式創(chuàng)建一個二維數(shù)組
img = np.ones((100,100))
# 轉換成int8類型
img = np.int8(img)
# 顏色空間轉換，單通道轉換成多通道， 可選可不選
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg", img)
補充知識：Python中讀取圖片并轉化為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)
運行結果：
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'> ----------
以上這篇Python OpenCV中的numpy與圖像類型轉換操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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