Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储,所以可以将Numpy当做图像类型操作,操作之前还需进行类型转换,转换到int8类型
import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式创建一个二维数组
img = np.ones((100,100))
# 转换成int8类型
img = np.int8(img)
# 颜色空间转换,单通道转换成多通道, 可选可不选
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg", img)
补充知识:Python中读取图片并转化为numpy.ndarray()数据的6种方式
方式: 返回类型
OpenCV np.ndarray
PIL PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io np.ndarray
matplotlib.pyplot np.ndarray
matplotlib.image np.ndarray
import numpy as np
import cv2
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpig
'''
方式: 返回类型
OpenCV np.ndarray
PIL PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io np.ndarray
matplotlib.pyplot np.ndarray
matplotlib.image np.ndarray
'''
imagePath="E:/DataSet/test1/trainSet/bus/300.jpg"
'''
方式一:使用OpenCV
'''
img1=cv2.imread(imagePath)
print("img1:",img1.shape)
print("img1:",type(img1))
print("-"*10)
'''
方式二:使用PIL
'''
img2=Image.open(imagePath)
print("img2:",img2)
print("img2:",type(img2))
#转换成np.ndarray格式
img2=np.array(img2)
print("img2:",img2.shape)
print("img2:",type(img2))
print("-"*10)
'''
方式三:使用keras.preprocessing.image
'''
img3=load_img(imagePath)
print("img3:",img3)
print("img3:",type(img3))
#转换成np.ndarray格式,使用np.array(),或者使用keras里的img_to_array()
#使用np.array()
#img3=np.array(img2)
#使用keras里的img_to_array()
img3=img_to_array(img3)
print("img3:",img3.shape)
print("img3:",type(img3))
print("-"*10)
'''
方式四:使用Skimage.io
'''
img4=io.imread(imagePath)
print("img4:",img4.shape)
print("img4:",type(img4))
print("-"*10)
'''
方式五:使用matplotlib.pyplot
'''
img5=plt.imread(imagePath)
print("img5:",img5.shape)
print("img5:",type(img5))
print("-"*10)
'''
方式六:使用matplotlib.image
'''
img6=mpig.imread(imagePath)
print("img6:",img6.shape)
print("img6:",type(img6))
print("-"*10)
运行结果:
Using TensorFlow backend. img1: (256, 384, 3) img1: <class 'numpy.ndarray'> ---------- img2: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x249608A8C50> img2: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> img2: (256, 384, 3) img2: <class 'numpy.ndarray'> ---------- img3: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x2496B5A23C8> img3: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> img3: (256, 384, 3) img3: <class 'numpy.ndarray'> ---------- img4: (256, 384, 3) img4: <class 'numpy.ndarray'> ---------- img5: (256, 384, 3) img5: <class 'numpy.ndarray'> ---------- img6: (256, 384, 3) img6: <class 'numpy.ndarray'> ----------
以上这篇Python OpenCV中的numpy与图像类型转换操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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