PIL，OPENCV之间的转换关系

 

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PIL进行图片的读取：使用Image.open()

PIL读取的图片和numpy的相互转换

OPRENCV读取的图片

PIL读取的图片和OPRENCV读取的图片的相互转换

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      PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。

      OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上

PIL进行图片的读取：使用Image.open()

         如果直接用PIL进行图片的读取的话， 读出来的像素值在0-255之间，获取像素的函数是getpiex（），像素顺序是RGB

from PIL import  Image
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    src_path='img/street.jpg'
    img = Image.open(src_path)
    print(img.mode)
    print(img.getpixel((11,121)))    # 返回的是坐标点（11，121）处的red，green，blue的数值
    print(img.size)
    img_array=np.asarray(img)
    print(img_array.shape)

 输出结果：

RGB
(78, 80, 79)
(1330, 1330)
(1330, 1330, 3)

PIL读取的图片的格式为RGB，RGBA，P，L，如果需要转换，使用convert函数即可

convert('RGB')
convert('L')
convert('RGBA')
convert('P')

PIL读取的图片和numpy的相互转换

 PIL转为numpy形式：

img_array=np.asarray(img)

PIL图像在转换为numpy.ndarray后，格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB； 

将变成array的图片矩阵变回Image对象，使用Image中的fromarray方法

pil_img=Image.fromarray(np.uint8(img))

OPRENCV读取的图片

 OpenCV在cv2.imread()后数据类型为numpy.ndarray，格式为(h,w,c)，像素顺序为BGR。

import cv2
img_cv2_color = cv2.imread('street.jpg')  # cv2读入的图像默认是uint8格式的numpy.darray, BGR通道
img_cv2_gray = cv2.imread('street.jpg', 0)  # img_cv2_gray.shape (1330,1330),0是指按灰度图片读取

 对于含有中文路径的图片读取

img = cv2.imdecode(np.fromfile(resize_jpg_path, dtype=np.uint8), flags=-1)
# resize_jpg_path图片路径

PIL读取的图片和OPRENCV读取的图片的相互转换

 PIL读取的图片转换为cv格式下的图片，即通道有RGB变为BGR

img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv格式的图片转为PIL格式的：

img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))