Numpy.ndarray怎么通过opencv显示出来

Numpy的ndarray是一个多维数组对象，它广泛用于科学计算和数据分析。如果你有一个OpenCV无法直接处理的Numpy数组，想要将其显示出来，你可以先将这个数组转换为OpenCV可以理解的图像格式，如BGR颜色空间（OpenCV默认），然后利用OpenCV提供的imshow函数来显示。

以下是步骤：

1. 首先，确认你的Numpy数组的形状是否适合于图像，通常需要有MxN通道数（例如对于灰度图是一维，RGB图则是三通道）。

2. 使用`cv2.cvtColor()`函数将Numpy数组转换成BGR格式，如果已经是BGR，此步可以省略。例如：

import cv2
import numpy as np

# 假设你的Numpy数组是单通道灰度图
gray_array = ... # 假设其形状为(M, N)
bgr_array = cv2.cvtColor(gray_array, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

3. 然后，调用OpenCV的imshow函数来显示图片：

cv2.imshow("Image", bgr_array)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，0表示无限等待
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

相关问题

numpy.ndarray转图片opencv

### 回答1：
可以使用OpenCV库中的cv2.imshow()函数将numpy.ndarray数组转换为图像。具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库和numpy库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并将其转换为numpy数组

img = cv2.imread('image.jpg')
img_array = np.array(img)

3. 将numpy数组转换为图像并显示

cv2.imshow('image', img_array)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在使用cv2.imshow()函数时，需要在程序的最后加上cv2.destroyAllWindows()函数，以关闭所有打开的窗口。

### 回答2：
numpy.ndarray是一个N维数组对象，可以在Python中存储和操作多维数组。在图像处理中，我们经常使用numpy.ndarray来表示图像，因为它可以方便地对图像进行处理和转换。

而OpenCV是一个基于C++编写的开源图像处理库，提供了许多处理图像的方法和函数。在Python中使用OpenCV库，我们需要通过cv2模块来调用相关函数。

numpy.ndarray转图片opencv的方法主要有两种：将numpy.ndarray作为数据源创建图像，或将numpy.ndarray作为图像数据进行加载和保存。

1. 将numpy.ndarray作为数据源创建图像

在OpenCV中，可以使用cv2.imshow()方法来显示图像。使用该方法需要使用cv2.waitKey()方法来等待键盘输入，直到用户按下任意键退出。代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 创建numpy.ndarray数组表示图像
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 在图像上画一个圆形
cv2.circle(img, (256, 256), 100, (0, 255, 0), -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image',img)

# 等待用户按下键盘
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

该代码会在窗口中显示一个黑色背景上的绿色圆形。

2. 将numpy.ndarray作为图像数据进行加载和保存

在OpenCV中，我们可以使用cv2.imread()方法来加载图像，并使用cv2.imwrite()方法来保存图像。这些方法都需要指定图像的路径和读取或写入模式。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为numpy.ndarray数组
img_array = np.array(img)

# 处理图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('gray_image.jpg',gray)

该代码会加载一张名为image.jpg的图像，并将其转换为numpy.ndarray数组。然后，将图像转换为灰度图像并保存为gray_image.jpg。

### 回答3：
在Python中，numpy.ndarray是一个非常常用的数据结构，用于表示n维数组。同时，OpenCV是一个广泛使用的图像处理库。在处理图像时，常常需要将numpy.ndarray数组转换为OpenCV中的图片格式。下面介绍一下具体的步骤。

首先，我们需要导入numpy和OpenCV库：

import numpy as np
import cv2

然后，生成一个numpy数组，用于模拟图像数据：

img_array = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)

这里我们生成一个宽640像素，高480像素，通道数为3的黑色图像numpy.ndarray数组。

接下来，我们将这个numpy.ndarray数组转换为OpenCV中的图片格式。具体有两种方式。

**方式一：使用cv2.imshow()函数显示图片**

这种方式比较简单，只需要使用cv2.imshow()函数即可：

cv2.imshow('image', img_array)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里将numpy.ndarray数组img_array转换为了OpenCV中的图片格式。使用imshow()函数显示图片时，第一个参数为窗口的名称，第二个参数为需要显示的图像。

**方式二：使用cv2.cvtColor()函数将numpy.ndarray数组转换为OpenCV图片格式**

使用这种方式，我们需要用cv2.cvtColor()函数将numpy.ndarray数组转换为BGR格式的OpenCV图片：

img = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)

这里将numpy.ndarray数组img_array转换为了BGR格式的OpenCV图片。然后我们就可以使用cv2.imshow()函数来显示这个图片了：

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结一下，将numpy.ndarray数组转换为OpenCV中的图片格式有两种方法。第一种方法是直接使用cv2.imshow()函数来显示numpy.ndarray数组，第二种方法是先用cv2.cvtColor()函数将numpy.ndarray数组转换为BGR格式的OpenCV图片，然后再使用cv2.imshow()函数显示图片。两种方法可以根据实际需求选择适合的方式。

opencv numpy.ndarray 转换成图片

可以使用 `cv2.imshow()` 函数来显示 `numpy.ndarray` 类型的图像，示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个 200x200 的黑色图像
img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)

# 在图像中心画一个白色圆形
cv2.circle(img, (100, 100), 50, 255, -1)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，我们创建了一个 200x200 大小的黑色图像，并在其中心画了一个白色圆形。然后使用 `cv2.imshow()` 函数来显示图像，其中第一个参数为窗口名称，第二个参数为图像数据。最后使用 `cv2.waitKey()` 函数来等待用户按下任意键，以便关闭窗口。