前言
之前在进行深度学习训练的时候,偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些,也就是训练更容易收敛。可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同,这里进行测试。
之后的代码都导入了:
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import cv2
测试
使用PIL和cv2读取图片时会有细微的区别,通过下面的代码可以发现两者读取图片是有区别的,也就是使用PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致:
In[11]: image = cv2.imread('datasets/0_target.jpg')
In[18]: image_pil = Image.open('datasets/0_target.jpg').convert('RGB')
In[19]: image_pil = np.array(image_pil)
In[20]: image_cv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
In[21]: image_cv == image_pil
Out[21]: 
array([[[ True, True, False],
    [ True, False, False],
    [False, False, False],
    ...,
    [ True, True, True],
    [ True, True, True],
    [ True, True, True]],
    [[ True, True, False],
    [ True, True, True],
    [False, True, False],
    ...,
    [ True, True, False],
    [ True, True, True],
    [ True, True, True]],
    [[ True, True, False],
    [ True, True, True],
    [False, False, False],
    ...,
    [ True, True, True],
    [ True, True, True],
    [ True, True, False]],
    ...,
    [[ True, True, True],
    [ True, True, True],
    [ True, True, True],
    ...,
    [False, False, True],
    [ True, True, True],
    [False, False, False]],
    [[ True, True, True],
    [ True, True, True],
    [ True, True, True],
    ...,
    [ True, True, True],
    [ True, True, True],
    [False, False, False]],
    [[ True, False, False],
    [ True, False, False],
    [ True, False, False],
    ...,
    [ True, True, True],
    [False, False, False],
    [ True, False, False]]])
In[26]: image_cv.shape
Out[26]: (682, 700, 3)
In[27]: image_pil.shape
Out[27]: (682, 700, 3)
In[28]: image_pil - image_cv
Out[28]: 
array([[[ 0,  0,  1],
    [ 0, 255,  3],
    [255,  1,  2],
    ...,
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0]],
    [[ 0,  0,  2],
    [ 0,  0,  0],
    [255,  0,  2],
    ...,
    [ 0,  0, 254],
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0]],
    [[ 0,  0,  2],
    [ 0,  0,  0],
    [255,  1,  2],
    ...,
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0, 254]],
    ...,
    [[ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    ...,
    [254,  1,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 1, 255,  3]],
    [[ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    ...,
    [ 0,  0,  0],
    [ 0,  0,  0],
    [ 2, 254,  4]],
    [[ 0,  1, 253],
    [ 0,  1, 253],
    [ 0,  1, 255],
    ...,
    [ 0,  0,  0],
    [ 1, 254,  1],
    [ 0, 255,  2]]], dtype=uint8)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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                        暂无“详解Python Opencv和PIL读取图像文件的差别”评论...
                                    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?
更新动态
2025年11月04日
                                2025年11月04日
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