matplotlib、PIL、cv2图像操作 && caffe / tensorflow 通道顺序
用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot、PIL、cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序。使用时需要倍加注意。
现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85。对这三种库图像读取保存进行梳理。与原参考资源有一定差异。当前使用为python3.5版本。
读取图像
1.matplotlib.pyplot
matplotlib读取进来的图片是unit8,0-255范围。
2.PIL.image.open
PIL是有自己的数据结构的,但是可以转换成numpy数组,转换后的数组为unit8,0-255
3.cv2.imread
opencv读进来的是numpy数组,类型是uint8,0-255。
4.plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序。使用时需要倍加注意。
显示图像
均用plt.imshow(img):因为opencv读取进来的是bgr顺序呢的,而imshow需要的是rgb顺序,因此需要先反过来plt.imshow(img[..., -1::-1])。
保存图像
1 PIL.image - 保存PIL格式的图片
img.save("1.jpg")
2.cv2.imwrite - 保存numpy格式的图片
cv2.imwrite("1.jpg")
OpenCV读取的图片从BGR转换为RGB
import cv2
img=cv2.imread(‘imagename’)
方法一
b,g,r=cv2.split(img)
img2=cv2.merge([r.g.b])
方法二
img2=img[: , : , : : -1]
- 显示
b,g,r = cv2.split(img)
img_rgb = cv2.merge([r,g,b])
plt.figure()
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()
- caffe / tensorflow 通道顺序问题
img = np.transpose(img, (0, 2, 3, 1)) img = img.reshape(img.shape[0], img.shape[2], img.shape[3], img.shape[1]) img_new = zeros((img.shape[0], img.shape[2], img.shape[3], img.shape[1]), dtype = np.float32)
for c in range(0, img.shape[1]):
for i in range(0, img.shape[2]):
for j in range(0, img.shape[3]):
img_new[:,c,i,j] = img_new[:,i,j,c]
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