img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB)) 将PIL图像对象转换为OpenCV图像对象: import cv2 from PIL import Image # 读取PIL图像对象 img_pil = Image.open('image.jpg') #将PIL图像对象转换为OpenCV图像对象 img_cv = cv2.cvtColor(numpy.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BG...
主要用到的函数cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。 本例用到的格式是cv2.COLOR_RGB2BGR和cv2.COLOR_BGR2RGB 代码: defPILImageToCV(imagePath): # PIL Image转换成OpenCV格式 img = Image.open(imagePath) plt.imshow(img) img = cv2.cvtColor(np.asarray(...
PIL.Image.open读入的是RGB顺序,而opencv中cv2.imread读入的是BGR通道顺序 。cv2.imread会显示图片更蓝一些。 cv2.imread(path,读取方式)方法 第一个参数是图片的路径。 第二个参数是读取方式:cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图片;cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图片;cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图片,并包...
OpenCV 读取图片使用cv2.imread 并显示图片 OpenCV读取图片的主要函数是cv2.imread, 有三种读取方式: cv2.imread(image path, cv2.IMREAD_COLOR): 这种是加载彩色图片,也可以写成: cv2.imread(image path,1) cv2.imread(image path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE):直接读取...字符...
OpenCV和PIL(Python Imaging Library)都是常用的Python图像处理库。它们都有自己的图像对象类型,因此在使用它们时需要进行相应的转换。 下面是OpenCV图像对象和PIL图像对象之间的转换方法: 将OpenCV图像对象转换为PIL图像对象: import cv2 from PIL import Image ...
二者之间的相互转化 主要用到的函数cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。 本例用到的格式是cv2.COLOR_RGB2BGR和cv2.COLOR_BGR2RGB 代码: defPILImageToCV(imagePath):#PILImage转换成OpenCV格式 img=Image.open(imagePath)plt.imshow(img)img=cv2.cvtColor(np.as...
需要⽤img=np.array(img)做转换，才能看到shape属性，是(height,width,channel)数组，channel的通道顺序为RGB。例：from PIL import Image import numpy as np imagePath='4.jpg'import matplotlib.pyplot as plt '''cvImage=cv2.imread(imagePath)print(cvImage.shape)plt.subplot(121)plt.imshow(cvImage)
二者之间的相互转化 主要用到的函数cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。 本例用到的格式是cv2.COLOR_RGB2BGR和cv2.COLOR_BGR2RGB 代码: def PILImageToCV(imagePath): # PIL Image转换成OpenCV格式
二者之间的相互转化 主要用到的函数cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。 本例用到的格式是cv2.COLOR_RGB2BGR和cv2.COLOR_BGR2RGB 代码: def PILImageToCV(imagePath): # PIL Image转换成OpenCV格式