opencv读取图像为b,g,r方法,比如
img = cv2.imread("xx.jpg")
cv2.imshow("xx",img)
展示的结果是正常的:
但是此时读取到的img已经为bgr方式了,如果我们再用其他使用rgb方式读取的函数进行读取时就会出错,比如我用plt对图像进行显示,效果如下:
因为plt函数是rgb方式读取的,所以会出错。这时我们可以手动改变img的通道顺序,如下:
b,g,r = cv2.split(img)
img_rgb = cv2.merge([r,g,b])
plt.figure()
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()
这时img_rgb就是rgb顺序的了.那么这时再用cv2.imshow()显示出来,rgb错误:
补充:盘点踩过的关于cv2 和PIL 图像读取的一些小坑
1、首先像素读取顺序不同
PIL 读取图像时的像素顺序是标准的RGB
from PIL import Image
img = Image.open("test.jpg")
print img.size
print img.getpixel((0,0))
输出结果是
(533, 800)
(217, 229, 225)
cv2 读取图像时的像素顺序是标准的BGR
img = cv2.imread(""test.jpg"")
print img.shape
print img[0][0]
输出结果是
(800, 533, 3)
[225 229 217]
若要cv2读取完图像也是RGB格式,则按如下方法
img = cv2.imread(""test.jpg"")[..., ::-1]
print img.shape
print img[0][0]
输出结果是
(800, 533, 3)
[217 229 225]
和用PIL 读取完的一致
2、cv2 图像读取方法的参数解释
首先我们先来看一下这个函数的定义
def imread(filename, flags=None)
filename
参数传入的是图像路径,支持解析的图像格式基本上覆盖全了
- Windows bitmaps - \*.bmp, \*.dib (always supported)
- JPEG files - \*.jpeg, \*.jpg, \*.jpe (see the *Note* section)
- JPEG 2000 files - \*.jp2 (see the *Note* section)
- Portable Network Graphics - \*.png (see the *Note* section)
- WebP - \*.webp (see the *Note* section)
- Portable image format - \*.pbm, \*.pgm, \*.ppm \*.pxm, \*.pnm (always supported)
- Sun rasters - \*.sr, \*.ras (always supported)
- TIFF files - \*.tiff, \*.tif (see the *Note* section)
- OpenEXR Image files - \*.exr (see the *Note* section)
- Radiance HDR - \*.hdr, \*.pic (always supported)
- Raster and Vector geospatial data supported by GDAL (see the *Note* section)
flags
@param flags Flag that can take values of cv::ImreadModes
Flags指定了所读取图片的颜色类型, 默认值为1
对应值为 -1 到 4
参数 |
Value |
IMREAD_UNCHANGED |
If set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped). |
IMREAD_GRAYSCALE |
If set, always convert image to the single channel grayscale image. |
IMREAD_COLOR |
If set, always convert image to the 3 channel BGR color image. |
IMREAD_ANYDEPTH |
If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit. |
IMREAD_ANYCOLOR |
If set, the image is read in any possible color format. |
IMREAD_LOAD_GDAL |
If set, use the gdal driver for loading the image. |
参数 |
Value |
flag=-1时 |
8位深度,原通道 |
flag=0 |
8位深度,1通道 |
flag=1 |
8位深度 ,3通道 |
flag=2 |
原深度,1通道 |
flag=3 |
原深度,3通道 |
flag=4 |
8位深度 ,3通道 |
IMREAD_UNCHANGED
:不进行转化,比如保存为了16位的图片,读取出来仍然为16位。
IMREAD_GRAYSCALE
:进行转化为灰度图,比如保存为了16位的图片,读取出来为8位,类型为CV_8UC1。
IMREAD_COLOR
:进行转化为三通道图像。
IMREAD_ANYDEPTH
:如果图像深度为16位则读出为16位,32位则读出为32位,其余的转化为8位。
IMREAD_ANYCOLOR
:
IMREAD_LOAD_GDAL
:使用GDAL驱动读取文件,GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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