如果原始图片是用CV2打开的能否用image.save

如果原始图片是用 OpenCV(cv2) 打开的，你需要将其转换为 PIL.Image 格式后才能使用 `image.save()` 方法保存图片。可以使用以下代码将 OpenCV 格式的图片转换为 PIL.Image 格式：

import cv2
from PIL import Image

# 读取 OpenCV 格式的图片
img_cv2 = cv2.imread('your_image_path')

# 将 OpenCV 格式的图片转换为 PIL.Image 格式
img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv2, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 在指定路径中保存图片
img_pil.save('your_save_path')

其中，`your_image_path` 是原始图片的路径，`your_save_path` 是要保存图片的路径。如果原始图片不是 RGB 格式，你需要根据实际情况调整 `cv2.cvtColor()` 方法中的参数。

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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个图像处理脚本，用于生成加噪声的训练数据和测试数据。具体实现过程如下：

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。
2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。
3. 创建保存文件夹及其子文件夹。
4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹中。
5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。
6. 最后输出提示信息。

需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先安装OpenCV库。另外，这段代码中的变量命名比较规范，代码结构清晰，易于阅读和理解。

open.cvsharp4 Mat.SaveImage 透明背景

`Open.CvSharp4`是一个用于.NET平台的OpenCV库，它提供了一个方便的`Mat.SaveImage`方法，可以将矩阵类型的图像保存到文件。如果你想要保存的图片有透明背景，通常会涉及到处理Alpha通道或者RGBA颜色模式。

当你需要保存带透明度的图像时，你需要确保你的`Mat`对象包含了Alpha通道信息或者是使用RGBA而非BGR格式。对于OpenCV来说，你可以这样做：

1. **使用Alpha通道**：如果原始图像就有透明度信息，例如PNG格式，那么直接保存即可，因为OpenCV会保留Alpha通道。

Mat imgWithAlpha;
// ... (加载或创建带有Alpha通道的img)
imgWithAlpha.SaveImage("output.png");

2. **转换为RGBA**：如果你的图像只有RGB数据，需要先将其转换为包含Alpha通道的格式，如通过`CvtColor`函数加上透明度。

Mat bgrImg;
// ... (加载或创建BGR图像)
Mat rgbaImg = new Mat(bgrImg.Size(), CvType.CV_8UC4);
bgrImg.CopyTo(rgbaImg.colRange(0, 3)); // 把前三个通道复制到RGBA的第一个到第三个通道
Mat alphaChannel = new Mat(bgrImg.Size(), CvType.CV_8UC1); // 创建全黑的Alpha通道
alphaChannel.SetZero(); // 或者设置其他透明度值
rgbaImg.col(3) = alphaChannel; // 添加Alpha通道
rgbaImg.SaveImage("output.png");