在PIL中,对于彩色图像,open后都会转换为“RGB”模式,然后该模式可以转换为其他模式,比如“1”、“L”、“P”和“RGBA”,这几种模式也可以转换为“RGB”模式。 1、模式“1”转换为模式“RGB” 模式“RGB”转换为模式“1”以后,像素点变成黑白两种点,要么是0,要么是255。而从模式“1”转换成“RGB”时,“RGB...
对于Image.open()函数默认真彩图像读取通道顺序为RGB,而cv2.imread()则是BGR。同时,当图像格式为RGBA时,Image.open(‘---.jpg’)读取的格式为RGBA(其中A表示图像的alpha通道,即RGBA共四个通道),而cv2.imread('---.jpg')读取的格式是BGR,只有三个通道。 Image 对象和 numpy 可以互相转换。但是要注意,对于同...
使用PIL.Image.open()读取右图时默认为“P”模式,调用.convert() 函数更改图像模式, def convert(self, mode=None, matrix=None, dither=None, palette=WEB, colors=256)。1:1位,表示黑和白,存储时每个像素存储为8bit,二值化图。L:8位像素,灰度图。P:8位像素,使用调色板映射到其他模式。RGB:3x8位像素,...
img_cv2 = cv2.imread('img_path') # 方法1 img_cv2 = img_cv2[:, :, ::-1] # 方法2 img_cv2 = cv2.cvtColor(img_cv2, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_PIL = Image.fromarray(img_cv2) 3.2 Image.open()转成cv2.imread():np.array() 例: import cv2 from PIL import Image import numpy as np...
PIL.Image转换成OpenCV格式: importcv2fromPILimportImageimportnumpy path='/home/gavin/Desktop/demo-card-1.jpeg'img=Image.open(path).convert("RGB")#.convert("RGB")可不要,默认打开就是RGBimg.show()#转opencv#img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)img=cv2.cvtColor(np.array...
可以取值范围: 1、L、P、RGB、RGBA、CMYK、YCbCr、I、F。返回的也是一个图片副本。 1 模式: 黑白图片模式,每一个像素只有黑或白两个颜色。 from PIL import Imageimg = Image.open("dog.jpg", mode="r")img1 = img.convert('1')img.show() L 模式: 生成灰度图片,每一个像素的颜色会重新按 L =...
PIL有九种不同色彩模式: 1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F 这里简单记录一下前三种 1. img.convert('1') 模式‘1’ 为二值图像,非黑即白。每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白。 示例: fromPILimportImagedefconvert_1():image=Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg...
from PIL import Image img1 = Image.open('D:/python 代码/图像处理/代码/bjsxt.png').convert(mode="RGB") # convert(mode="RGB")更改模式 img2 = Image.new(mode="RGB",size=img1.size,color="red") # new(mode,size,color=0) img2.show() ...
from PIL import Image ##如果变量mode被设置,那必须是“r”。用户可以使用一个字符串(表示文件名称的字符串)或者文件对象作为变量file的值。文件对象必须实现read(),seek()和tell()方法,并且以二进制模式打开。 #open类 img=Image.open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\106\data\textdata\哈哈1.jpg') ...
另外,PIL图像在转换为numpy.ndarray后,格式为(h,w,c),像素顺序为RGB; OpenCV在cv2.imread()后数据类型为numpy.ndarray,格式为(h,w,c),像素顺序为BGR。 torchvision.transforms.ToTensor() torchvision.transforms.transforms.py:61 classToTensor(object):"""Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to...