这里我们使用工具为Python2.7,使用库numpy,opencv,从图片的导入到显示及保存,同时将图片变为灰度图 1、读入图像 cv2.imread(文件名,标记) 第一个参数图像应该在工作目录中,或者应该给出完整的图像路径。 第二个参数是一个标志,指定应读取图像的方式。 cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图像。任何形象的透明度将被忽略。这...
在PyTorch中读取图片并转换为Tensor格式,可以使用OpenCV库来实现。以下是详细的步骤,包括导入必要的库、读取图片、转换为Tensor格式以及可选的预处理步骤: 导入必要的库: 我们需要导入OpenCV库用于读取图片,以及PyTorch库用于处理Tensor数据。 python import cv2 import torch import torchvision.transforms as transforms 使...
使用opencv读取图像之后是BGR格式的,使用PIL读取图像之后是RGB格式的。 3、opencv格式的和PIL格式的之间的转换 这里参考:https://www.cnblogs.com/enumx/p/12359850.html (1)opencv格式转换为PIL格式 importcv2fromPILimportImageimportnumpy img= cv2.imread("plane.jpg") cv2.imshow("OpenCV",img) image=Image....
使用opencv读取图像之后是BGR格式的,使用PIL读取图像之后是RGB格式的。 3、opencv格式的和PIL格式的之间的转换 这里参考:https://www.cnblogs.com/enumx/p/12359850.html (1)opencv格式转换为PIL格式 代码语言:javascript 复制 importcv2fromPILimportImageimportnumpy img=cv2.imread("plane.jpg")cv2.imshow("OpenC...
在PyTorch实现神经网络的时候需要数据的读取,我们经常采用torch.utils.data.dataset.Dataset,但是在具体的数据读取的时候可以使用OpenCV或者PIL两种方法,他们在具体的数据处理上也是不一样的。 OpenCV # -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.data.datasetimportDatasetfromtorch.utils.data....
方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:")print('大小:{}'.format(img.shape))print("类型:%s"%type(img))print(img) ...
读取图像一般是两个库:opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks/image/cat1.jpg") print(image.shape) 1. 2. 3. (490, 410, 3) 2、使用PIL读取图像 import PIL image=PIL.Image.open("/content/drive/My Drive/colab notebooks/image/...
OpenCV在cv2.imread()后数据类型为numpy.ndarray,格式为(h,w,c),像素顺序为BGR。 plt.imread和PIL.Image.open读入的都是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 和PIL中的image.open图片显示区别 格式互相转换...
使用opencv读取图像 # 使用opencv读取图像 img_cv = cv2.imread(imgpath) # cv2.imread()---np.array, (H x W xC), [0, 255], BGR print(img_cv.shape) print(type(img_cv)) ### (427, 640, 3) ### <class 'numpy.ndarray' 使用PIL...