opencv中常用的图片解压缩方法

1. cv2.imread()：通过指定图片路径读取图片，返回一个numpy数组对象。默认情况下，读取的图片是以BGR通道的方式存储的。

2. cv2.imdecode()：对已经压缩的图片进行解码。可以将图片数据从内存中解压出来，并转换成numpy数组。

3. PIL.Image.open()：使用Pillow库中的Image.open()方法打开图片，返回一个Image对象。可以使用numpy.asarray()方法将其转换成numpy数组。

4. matplotlib.pyplot.imread()：使用matplotlib库中的pyplot.imread()方法读取图片，返回一个numpy数组对象。默认情况下，读取的图片是以RGB通道的方式存储的。

5. skimage.io.imread()：使用scikit-image库中的io.imread()方法读取图片，返回一个numpy数组对象。默认情况下，读取的图片是以RGB通道的方式存储的。

相关问题

opencv中常用的图片压缩和相应的解压缩方法

OpenCV中常用的图片压缩和相应的解压缩方法如下：

1. JPEG压缩和解压缩：OpenCV中的cv::imencode和cv::imdecode函数可以用来对JPEG格式的图片进行压缩和解压缩。

压缩：

std::vector<uchar> buffer;
cv::imencode(".jpg", image, buffer);

解压缩：

cv::Mat image = cv::imdecode(buffer, cv::IMREAD_COLOR);

2. PNG压缩和解压缩：OpenCV中的cv::imencode和cv::imdecode函数也可以用来对PNG格式的图片进行压缩和解压缩。

压缩：

std::vector<uchar> buffer;
cv::imencode(".png", image, buffer);

解压缩：

cv::Mat image = cv::imdecode(buffer, cv::IMREAD_COLOR);

3. LZ4压缩和解压缩：OpenCV中的cv::LZ4::compress和cv::LZ4::decompress函数可以用来对图像数据进行LZ4压缩和解压缩。

压缩：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
std::vector<uchar> buffer(image.total() * image.elemSize());
cv::LZ4::compress(image.data, buffer.data(), image.total() * image.elemSize());

解压缩：

cv::Mat image(height, width, CV_8UC3);
cv::LZ4::decompress(buffer.data(), image.data, height * width * 3);

python opencv实现图片压缩和解压

图片压缩和解压是图像处理中的重要环节，Python中的OpenCV库可以实现这个功能。下面是一些基本的代码示例：

## 图片压缩

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 设置压缩质量
quality = 50

# 将图片转换为JPEG格式并压缩
encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), quality]
result, encimg = cv2.imencode('.jpg', img, encode_param)

# 将压缩后的数据写入文件
with open('output.jpg', 'wb') as f:
    f.write(encimg)

## 图片解压

import cv2
import numpy as np

# 读取压缩后的JPEG文件
with open('output.jpg', 'rb') as f:
    encimg = f.read()

# 解压缩JPEG文件
decimg = cv2.imdecode(np.frombuffer(encimg, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 显示解压缩后的图片
cv2.imshow('image', decimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取原始图片，然后将图片转换为JPEG格式并设置压缩质量，使用`cv2.imencode`函数进行图片压缩。将压缩后的数据写入文件后，使用`cv2.imdecode`函数进行图片解压缩，然后使用`cv2.imshow`函数显示解压缩后的图片。