时间:2021-05-22
Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储,所以可以将Numpy当做图像类型操作,操作之前还需进行类型转换,转换到int8类型
import cv2import numpy as np# 使用numpy方式创建一个二维数组img = np.ones((100,100))# 转换成int8类型img = np.int8(img)# 颜色空间转换,单通道转换成多通道, 可选可不选img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)cv2.imwrite("demo.jpg", img)补充知识:Python中读取图片并转化为numpy.ndarray()数据的6种方式
方式:返回类型
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
运行结果:
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'>----------以上这篇Python OpenCV中的numpy与图像类型转换操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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PIL:使用python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取
由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象(1)用Numpy操作可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算,data=np.
一、图像的加法图像相加可以直接利用numpy模块进行相加,也可以采用opencv里面函数进行相加,注意事项:相加的图像类型、大小必须相同具体代码如下:#-*-c