opencv和numpy以及pillow处理图片时数据各个维度的布局是怎样的
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opencv读取图片时,读取后转为numpy数组的格式是(height, width, channels). pillow第三方库读取图片后数据的格式是(width, height). 使用numpy库读取格式为(width, height)的pillow的图片后, 数据的格式自动转为(height, width, channels) pillow从维度为(height, width, channels)的numpy数据后, 自动将维度调整为(width, height).
代码实验展示:
from PIL import Imageimport cv2import numpy as npif __name__ == '__main__':print()print('测试opencv-python读取图片的格式'.center(50,'-'))img_cv2 = cv2.imread('bryant.jpg', 1) # 读取图片文件img_cv2 = np.float32(img_cv2) / 255 # 转为float32类型print('opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels)',img_cv2.shape) # opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels) (667, 1000, 3)print()print('测试Python第三方库Pillow读取图片的格式'.center(50,'-'))img_PIL = Image.open("bryant.jpg")print(img_PIL.format, img_PIL.size, img_PIL.mode) # JPEG (1000, 667) RGBprint('图片的宽度:', img_PIL.width, '图片的高度:', img_PIL.height) # 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667print()print('测试Python第三方库NumPy处理PIL图片的方式'.center(50,'-'))imgNumPy_from_PIL = np.array(img_PIL)print('imgNumPy的形状是:', imgNumPy_from_PIL.shape) # imgNumPy的形状是: (667, 1000, 3)print('NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels)',imgNumPy_from_PIL.shape) # NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels) (667, 1000, 3) print()print('测试Python第三方库Pillow读取NumPy数据的格式'.center(50,'-'))mg_PIL_from_Numpy = Image.fromarray(imgNumPy_from_PIL)print(mg_PIL_from_Numpy.format, mg_PIL_from_Numpy.size, mg_PIL_from_Numpy.mode) # None (1000, 667) RGBprint('图片的宽度:', mg_PIL_from_Numpy.width, '图片的高度:', mg_PIL_from_Numpy.height) # 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667mg_PIL_from_Numpy.show() img_PIL.show()
控制台输出结果:
Windows PowerShell 版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。 尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6 加载个人及系统配置文件用了 891 毫秒。 (base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.1.502429796\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '61922' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\test.py' --------------测试opencv-python读取图片的格式-------------- opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels) (667, 1000, 3) ------------测试Python第三方库Pillow读取图片的格式------------- JPEG (1000, 667) RGB 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667 -----------测试Python第三方库NumPy处理PIL图片的方式------------ imgNumPy的形状是: (667, 1000, 3) NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels) (667, 1000, 3) ----------测试Python第三方库Pillow读取NumPy数据的格式---------- None (1000, 667) RGB 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667 (base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0 (ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>
使用的原图:bryant.jpg:
运行结果展示:
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