OpenCV、Pillow和Matplotlib是Python中三个常用的图像处理库,它们各有特点和优势。OpenCV主要用于实时图像处理和计算机视觉应用;Pillow适合用于简单的图像处理任务;而Matplotlib则主要用于图像的展示和可视化。在实际应用中,我们可以根据需求选择合适的库进行图像处理。同时,这三个库之间也可以相互转换使用,例如将OpenCV或Pillow...
源代码:https://github.com/python-pillow/Pillow 官方用户使用手册:https://python-pillow.org/ 说到Pillow就不得不提到一个更早的Python图像库PIL(Python Imaging Library),PIL由于各种原因停止研发,Pillow作为PIL的派生分支、衍生品,功能更加强大,已经成为深度学习图像处理的标配之一。 Pillow作为图像处理库,提供了...
OpenCV 的 API 设计简洁明了,使得初学者也能快速上手,而经验丰富的开发者则可以利用其丰富的功能实现复杂的图像处理需求。 2.3 OpenCV库的高级功能介绍 除了基本的图像处理功能,OpenCV 还提供了一系列高级功能,使其能够应对更复杂的计算机视觉任务。例如,OpenCV 支持多种图像格式的读取和保存,包括 JPEG、PNG、GIF、BM...
与 Pillow 相比,OpenCV 提供了更多的高级功能,如图像分割、特征检测和机器学习等。首先,我们需要安装 OpenCV 库。可以通过以下命令进行安装: pipinstallopencv-python 安装完成后,我们可以通过导入cv2模块来使用 OpenCV 的功能。以下是一个简单的示例,展示如何使用 OpenCV 进行图像的基本操作: importcv2# 读取图像image ...
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在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: ...
And the conclusion is, Pillow's JPEG decode result different from OpenCV in some cases. Code:with open("img_data/test.jpeg", "rb") as fp: data= fp.read() def PIL_load(): a = np.asarray(Image.open(io.BytesIO(data), ), np.uint8) print(a.sum()) def cv2_load(): b = ...
opencv转pillow: 先转通道,再转类型 之前看到别人的代码中把cv2.COLOR_BGR2RGB 写成了 COLOR_RGB2BGR 也能正常运行,其实:cv2.COLOR_BGR2RGB 与 COLOR_RGB2BGR 都是交换0,2通道,在opencv的源码中是一个值: 4 ,也就不奇怪了 rgb_img = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) ...
之后我们调用crop方法来对图片进行裁剪,crop需要给定一个box参数,box是一个四元组,元组中元素的顺序是需要裁剪得到的图片在原图中的左、上、右、下坐标,即(left, upper, right, lower)。然后,我们使用save方法保存裁剪得到的图片。如下图所示,Pillow可以同样完成OpenCV裁剪图片的工作。
python使用pillow和opencv生成图片缩略图 代码如下: fromioimportBytesIOfrompathlibimportPathfromtypingimportAnnotated,Literal,Optional,Tuple,Union# pip install pillow opencv-pythonimportcv2# type:ignore[import-untyped]importnumpyasnpfromPILimportImage ImageSizeType = Annotated[Tuple[int,int],"图片尺寸(宽,高...