PIL、OpenCV、numpy处理图像格式的相互转化方式

1、PIL 读取、显示、保存图片

from PIL import Image

# PIL 读取、显示、保存图片
path = "D:/Deeplearning/img/dog.jpg"
image = Image.open(path)  # PIL Image 类型
print(image.size)  # (650, 433), 即(W, H)

image.show()  # 显示图片
image.save('new_image.jpg')
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2、OpenCV 读取、显示、保存图片

OpenCV读取图像后返回的是一个代表图像的NumPy数组，采用的格式是 H×W×C，通道顺序为BGR

import cv2

path = "D:/Deeplearning/img/dog.jpg"
image = cv2.imread(path)  # 返回的是 numpy 数组
print(image.shape)  # (433, 650, 3), 即 (H, W, C)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)  # 暂停显示图片，数字0代表按键后 0 ms执行

cv2.imwrite("new_image.jpg", image)  # 保存图片
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1、采用 matplotlib 显示以 OpenCV 读取的图片

使用matplotlib绘图时，可以读取tesnor和numpy数据类型，图片通道顺序为RGB，且尺寸为(H,W,C)。

# 采用 matplotlib 显示以 OpenCV 方式读取的图片(numpy)
import matplotlib.pyplot as plt
# 在 jupyter 中需要加上下面一行代码
# %matplotlib inline

# OpenCV 的通道顺序为 BGR
# 用 matplotlib 绘图时，需将其转换成 RGB 才能正常显示
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# image = image[:, :, ::-1]  # 这是另一种 BGR 转换成 RGB的方式

plt.imshow(image)  # 显示图片
plt.axis("off")  # 不显示坐标轴
plt.show()
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3、numpy 和 Image 的相互转换

1、Image 转换成 numpy

使用np.array(image)和np.asarray(image)可以将 PIL Image 图像转换成 numpy 数组。

path = "D:/Deeplearning/img/dog.jpg"
image = Image.open(path)  # PIL Image 类型

image_array = np.array(image)  # 深拷贝，通道顺序是 RGB, (H,W,C)
print(type(image_array))  # numpy.ndarray

plt.imshow(image_array)  # 正常显示图片
plt.axis("off")
plt.show()
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image_array2 = np.asarray(image) # 浅拷贝，通道顺序是 RGB，(H,W,C)
print(type(image_array))  # numpy.ndarray
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2、numpy 转换成 Image

使用Image.fromarray(np.uint8(image))进行转换。

path = "D:/Deeplearning/img/dog.jpg"
image = cv2.imread(path)  

image = image[:,:,::-1]  # OpenCV 的通道顺序为 BGR, 转换成RGB

image_pil = Image.fromarray(np.uint8(image))
print(type(image_pil))  # PIL.Image.Image

image_pil.show()  # 显示正常
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使用Image.fromarray(image.astype(‘uint8’)).convert(‘RGB’)进行转换，效果相同。.png格式的图像是4通道的，加.convert(‘RGB’)可以将其转变成3通道。

image_pil2 = Image.fromarray(image.astype('uint8'))  # .convert('RGB')
print(type(image_pil2))  # PIL.Image.Image
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使用torchvision.transforms.ToPIL()也可以实现 numpy 到 PIL Image 的转换。

from torchvision import transforms
trans = transforms.ToPILImage()
image_pil3 = trans(image)  
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