img_path, lab = line.strip().split('\t') #读入图片 img = cv2.imread(img_path)

时间: 2024-05-20 20:11:57 浏览: 143

浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

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在计算机视觉领域，图像预处理是至关重要的一步，而加载图像作为预处理的第一步，不同的库提供了不同的方法。本文将浅谈`cv2.imread()`和`keras.preprocessing.image.load_img()`的区别，帮助开发者更好地理解这两种常见加载方式的差异。 1. `cv2.imread()`：这是OpenCV库提供的函数，用于读取图像文件。它返回一个NumPy数组，数组的维度为（高度，宽度，通道），通道可以是灰度（1通道）、RGB（3通道）或BGR（3通道，OpenCV默认）。例如： ```python import cv2 img_cv = cv2.imread('./original/dog/880.jpg') ``` 读取的图像数据直接是像素值，可以直接进行像素级操作，如色彩转换、滤波等。需要注意的是，OpenCV读取的BGR顺序与人眼习惯的RGB不同，需要额外进行颜色空间转换。 2. `keras.preprocessing.image.load_img()`：这是Keras库中预处理模块的一部分，用于加载图像。它返回一个PIL（Python Imaging Library）对象，这个对象可以进一步转换为NumPy数组，但默认不直接返回NumPy数组。例如： ```python from keras.preprocessing import image img_keras = image.load_img('./original/dog/880.jpg') ``` `image.load_img()`保持了图像的原始尺寸，可以设置参数`target_size`来调整图像大小。另外，若要将其转换为NumPy数组，需要使用`image.img_to_array()`函数： ```python img_keras_array = image.img_to_array(img_keras) ``` 此方法更适用于模型训练前的图像预处理，因为它支持多种图像格式，并且可以方便地进行数据增强。两者的区别总结如下： - **返回类型**：`cv2.imread()`直接返回NumPy数组，而`image.load_img()`返回PIL对象，需要额外转换为数组。 - **颜色顺序**：`cv2.imread()`返回的BGR顺序与PIL和`image.load_img()`的RGB顺序不同。 - **图像尺寸**：`image.load_img()`保持原始尺寸，而`cv2.imread()`根据图像文件的尺寸返回数组。 - **灵活性**：`keras.preprocessing.image.load_img()`在预处理方面提供更多的便利，如目标尺寸调整和数据增强。了解这些差异后，开发者可以根据实际需求选择合适的方法加载图像，如快速处理或深度学习模型的输入预处理。

这段代码是读入一张图片，并使用OpenCV库中的imread函数将其加载到内存中。具体来说，代码首先将读入的一行文本按照制表符分隔符划分成两部分，第一部分是图片的路径，第二部分是该图片的标签。然后，使用Python的strip函数去除路径字符串两端的空格，接着调用OpenCV库的imread函数读入该路径对应的图片。最后，将读入的图片赋值给img变量，以备后续使用。

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img_path, lab = line.strip().split('\t') #读入图片 img = cv2.imread(img_path)

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