实际上用 OpenCV 读取的这张图片,不论使用那种插值方法,最后的结果是一样的,而 Pillow Image 使用不同的 resample 方法,结果会改变,Image.NEAREST 反而和 cv2.INTER_LINEAR 的结果相接近。当然,以上结果换一张图片很可能就不一样了。 对于这种情况,网上也有很多相关的讨论,大致的说法是 cv2 和 pillow 选择的像素...
实际上用 OpenCV 读取的这张图片,不论使用那种插值方法,最后的结果是一样的,而 Pillow Image 使用不同的 resample 方法,结果会改变,Image.NEAREST 反而和 cv2.INTER_LINEAR 的结果相接近。当然,以上结果换一张图片很可能就不一样了。 对于这种情况,网上也有很多相关的讨论,大致的说法是 cv2 和 pillow 选择的像素...
结论:Pillow的Image.open()读取图片速度更快! Pillow的Image.open()读取图片速度更快 测试代码如下: importos,timeimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImage IMG_DIR="D:/datasets/PascalVOC/images"image_files=[os.path.join(IMG_DIR,f)forfinos.listdir(IMG_DIR)]print('total image files: {}'.format(l...
实际上，使用 OpenCV 读取的图片，无论使用哪种插值方法，最终结果都相同。然而，Pillow Image 使用不同的 resample 方法，结果会发生变化。Image.NEAREST 的结果与 cv2.INTER_LINEAR 相近。当然，以上结果可能因图片不同而有所差异。对于这种情况，网上有很多相关讨论。大致说法是 cv2 和 pillow 选择的像...
好嘛,还是被吊打... 我查了查资料,Kaggle 上有位老哥做了比较全的对比,比我严谨多了,结果也是 PIL 被吊打(https://www.kaggle.com/vfdev5/pil-vs-opencv)。还有老哥建议用优化过的 Pillow-SIMD,但是貌似官方的测试结果(https://python-pillow.org/pillow-perf...
CV2是OpenCV库的一部分,而Pillow是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。 CV2(OpenCV)是一个开源的计算机视觉库,主要用于图像和视频处理。它支持多种图像格式,包括常见的JPEG、PNG、BMP等。CV2读取图像时,返回的是一个多维数组,通常是一个三维数组,表示图像的高度、宽度和通道数(例如RGB图像的通道数为3)。因此...
OpenCV uses the topmost left white pixel from the source image, but the bottommost right pixel on the result is too bright. Here are maps of pixels on the source image: It's clear to me there are some problems with rounding in OpenCV there. ...
我在使用opencv2或3的时候想要在图片上添加中文文字,需要去下载Freetype库,编译好链接到opencv库中才能中文的输出。网上大部分在图片中插入中文的教程还是win+vs的配置教程。像我这种win下有环境,linux下有环境的人来说,想要同步代码无疑有点麻烦。好在有替代方法,也就是接下来要讲的例子pillow。
我知道频道排序(RGB vs BGR)不同于openCV和pillow,但我不认为这就是这里发生的事情我的图像是二维的,因为枕头代表了它。这是否意味着openCV会将这些值复制到3D数组中? import cv2 from PIL import Image import numpy as np path = 'path/to/file.png' #using pillow img = Image.open(path) img.size #...
OpenCV 1.x OpenCV 最初基于C语言开发,API也都是基于C的,面临内存管理、指针等C语言固有的麻烦。 2006年10月1.0发布时,部分使用了C++,同时支持Python,其中已经有了random trees、boosted trees、neural nets等机器学习方法,完善对图形界面的支持。 2008年10月1.1pre1发布,使用 VS2005构建,Python bindings支持Python...