PIL库和OpenCV库

PIL库（Python Imaging Library）和OpenCV（cv2库）都是用于图像处理的流行工具。当你使用PIL库保存图像后，不一定非要使用PIL库加载和处理图像，你也可以使用OpenCV来加载和处理这些图像。

在一般情况下，PIL和OpenCV之间的图像转换是相对简单的，因为它们都支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。然而，需要注意的是，两个库可能在某些细节方面有所不同，比如像素值的范围、通道顺序等。当你在PIL和OpenCV之间切换时，你可能需要进行一些适应性的处理，以确保图像的正确显示和处理。

PIL库和OpenCV库在像素值范围和通道顺序方面存在一些差异。这些差异可能在图像处理和显示时引起问题，因此在切换库时需要注意。下面是关于这些方面的一些差异： 

1. 像素值范围：

   • PIL库：通常将像素值限制在0到255的范围内，使用8位无符号整数（uint8）来表示像素值。
   • OpenCV库：对于多数图像格式，默认将像素值限制在0到255的范围内，使用8位无符号整数表示。然而，OpenCV也支持其他像素值范围，如0到1之间的浮点数。

2. 通道顺序：

   • PIL库：通常使用RGB顺序来表示图像通道，即红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）。
   • OpenCV库：通常使用BGR顺序来表示图像通道，即蓝色（B）、绿色（G）和红色（R）。

当你从一个库切换到另一个库时，可能需要进行一些适应性的处理，以确保图像的正确显示和处理。以下是一些示例操作：

1. 像素值范围调整：

   • 如果从PIL转到OpenCV，你可能需要将像素值范围从0-255调整到合适的范围，比如0-1，这可以使用除以255的操作来实现。

2. 通道顺序转换：

   • 如果从PIL转到OpenCV，你可能需要对通道进行重新排序，将RGB通道顺序转换为BGR通道顺序，或者反之。

补充：

1. 图像表示：

   • OpenCV： 默认情况下，cv2.imread 函数加载图像为BGR格式的NumPy数组。这意味着它会将图像的通道顺序解释为蓝色、绿色和红色。这对于处理彩色图像非常有用，但对于RGBA图像可能会导致混淆。
   • PIL： PIL.Image.open 函数加载图像为PIL图像对象。PIL图像对象具有更灵活的通道表示。您可以使用convert方法将PIL图像转换为RGBA模式，以便处理四通道的图像。

2. 通道顺序：

   • OpenCV： 默认情况下，cv2.imread 加载图像的通道顺序为BGR。
   • PIL： PIL.Image.open 加载图像的通道顺序为RGB。

3. 加载透明通道（Alpha通道）：

   • OpenCV： 默认情况下，cv2.imread 不会加载图像的透明通道，即使图像是RGBA格式。如果需要加载透明通道，需要使用 cv2.IMREAD_UNCHANGED 参数。
   • PIL： PIL.Image.open 可以加载图像的所有通道，包括透明通道。

4. 图像类型转换：

   • OpenCV： 可以使用OpenCV函数轻松进行图像操作，如调整大小、裁剪、旋转、滤波等。
   • PIL： PIL也提供了一系列操作图像的方法，但在某些情况下可能需要使用NumPy来进行更复杂的图像处理。

5. 兼容性：

   • OpenCV： OpenCV更适用于计算机视觉和图像处理的广泛任务，包括特征提取、对象检测和图像分割等。
   • PIL： PIL更专注于图像处理和图像格式转换，特别适用于图像的读取、写入、格式转换和简单处理。

在OpenCV中cv2.imread加载的图像是一个NumPy数组，而Image.open加载的图像是一个PIL（Python Imaging Library）图像对象，两者不完全一样。

 若使用的是Image.open，可以将PIL图像对象转换为NumPy数组，并且在PIL图像对象上没有shape属性。取而代之的是，您可以使用size属性来获取图像的尺寸，然后使用num_channels来检查通道数。

#利用PIL库加载图像，并查看图像形状以及通道数
import numpy as np
from PIL import Image

# Load the image
image_path = r"C:\Users\86188\Desktop\dataset-ceshi\CECT\Train\ER\patient1\patient1_0.png"

image = Image.open(image_path)
image_np = np.array(image)  # Convert PIL image to NumPy array

# Get image dimensions
print(image.size)

# Check the number of channels
num_channels = len(image.getbands())

# Determine if it's grayscale or RGB
if num_channels == 1:
    print("The image is grayscale.")
elif num_channels == 3:
    print("The image is RGB.")
else:
    print("The image has", num_channels, "channels, which might indicate an RGBA image or some other format.")

#利用OpenCV库加载图像，并查看图像的通道数
import cv2

# Load the image
image_path = r"C:\Users\86188\Desktop\dataset-ceshi\CECT\Train\ER\patient1\patient1_0.png"

image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 加载为未修改的图像 # 使用 OpenCV 的 cv2.imread(img_file_path) 加载图像
# image = cv2.imread(image_path)                          # 若不加cv2.IMREAD_UNCHANGED该语句，此时原图像虽然为四通道图像，但是会默认为加载三通道图像

image = cv2.resize(image, (224, 224)) # 将图像调整为指定的大小 resize
print("Image shape:", image.shape)  #打印图像的形状及通道数