将cv2读取的图片变为PIL Image or ndarray

将cv2读取的图片变为PIL Image:

import cv2
from PIL import Image

img_cv2 = cv2.imread("image.jpg")
img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv2,cv2.COLOR_BGR2RGB))

将cv2读取的图片变为ndarray:

import cv2
import numpy as np

img_cv2 = cv2.imread("image.jpg")
img_ndarray = np.array(img_cv2)

相关问题

PIL.image.open 和 cv2.imread 读取方式有什么不同

PIL.Image.open和cv2.imread都是用于读取图像文件的函数，但是它们的实现方式和返回结果略有不同。

PIL库是Python Imaging Library的缩写，它是一种强大的图像处理库，可以用于处理各种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。PIL.Image.open函数可以读取图像文件，并返回一个PIL.Image对象。这个对象可以让您方便地进行各种图像处理操作，例如裁剪、旋转、缩放和滤镜等。

相反，cv2.imread是OpenCV库中的一个函数，可以读取各种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP、TIFF等。与PIL.Image.open不同，cv2.imread函数返回的是一个Numpy数组，其中包含了图像数据的所有信息。这个数组可以方便地进行各种数值计算和处理。

此外，PIL库和OpenCV库在读取图像文件时的默认颜色通道顺序也略有不同。PIL库默认使用RGB通道顺序，而OpenCV库默认使用BGR通道顺序。如果您使用了不同的通道顺序，可能会在处理图像时出现颜色偏差或错误。

综上所述，PIL.Image.open和cv2.imread都是非常有用的读取图像文件的函数，具有各自的优点和特点。您可以根据需要选择适合自己的函数来读取和处理图像。

PIL Image对象转换为cv2图像对象的代码

可以使用以下代码将PIL Image对象转换为cv2图像对象：

import numpy as np
import cv2
from PIL import Image

# 读取PIL Image对象
pil_image = Image.open('path/to/image.jpg')

# 将PIL Image对象转换为cv2图像对象
cv_image = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)

首先，使用PIL库中的`Image.open()`方法读取PIL Image对象。然后，使用`np.array()`方法将PIL Image对象转换为NumPy数组。最后，使用`cv2.cvtColor()`方法将NumPy数组转换为cv2图像对象。注意，这里需要指定颜色空间转换的方式，这里使用的是RGB转BGR。