详解OpenCV和PIL读取和显示图像的差异

本博客演示使用OpenCV和PIL读取和显示图像的差异。

首先来看一下原始的bgr图像 src.jpg

1. 使用cv2读取src.jpg并转为rgb格式的src_rgb.jpg并显示和保存

#首先读入并保存为rgb图像src_path = 'C://Users//Administrator//Desktop//cv2_PIL//src.png' # bgrimg = cv2.imread(src_path)img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)cv2.imshow('src_rgb.png', img)cv2.imwrite('src_rgb.png', img)cv2.waitKey(5000)

2. 使用cv2读取src_rgb.jpg并显示, 发现仍为rgb格式

# 读入rgb格式的图像并保存src_path = 'C://Users//Administrator//Desktop//cv2_PIL//src_rgb.png' # rgbimg = cv2.imread(src_path)cv2.imshow('src_rgb.png', img)cv2.waitKey(5000)

由此可见cv2读取bgr格式图片为bgr格式读入；读取rgb格式图片为rgb格式读入。

3. 使用PIL读取src.jpg并显示

# 使用PIL读取bgr格式图片并显示src_path = 'C://Users//Administrator//Desktop//cv2_PIL//src.png' # bgrimg = Image.open(src_path)#.convert("RGB")print(img.mode)img.show("src.png")

由此可见PIL读入bgr格式图片为读入后是rgb格式

4. 使用PIL读取src.jpg并转为numpy的array格式图片并显示

# 使用PIL读取bgr格式图片并显示src_path = 'C://Users//Administrator//Desktop//cv2_PIL//src.png' # bgrimg = Image.open(src_path)#.convert("RGB")print(img.mode)img = np.array(img) # rgbcv2.imshow("src.png",img)cv2.waitKey(5000)

所以进一步坐实了PIL读入bgr格式图片为读入后是rgb格式

5. 使用PIL读取rgb格式src_rgb.jpg并显示

# 使用PIL读取rgb格式图片并显示src_path = 'C://Users//Administrator//Desktop//cv2_PIL//src_rgb.png' # rgbimg = Image.open(src_path)#.convert("RGB")print(img.mode)# img1 = img.load()# print(img1[0,0])#img.show()img = np.asarray(img) # bgr#print(img)cv2.imshow("src_.png",img)cv2.waitKey(5000)

可见PIL读入rgb顺序图片后虽然为RGB格式，但是其实通道顺序为BGR格式图片

总结：

cv2读取BGR图片	img = cv2.imread('src.png')，其中img为BGR通道顺序的图片
cv2读取RGB图片	img = cv2.imread('src.png')，其中img为RGB通道顺序的图片
PIL读入BGR图片	img = Image.open('src.png')，显示img为RGBA格式，其中img为RGBA通道顺序的图片; img = img.convert('RGB')后，img为RGBA通道顺序的图片
PIL读入RGB图片	img = Image.open('src_rgb.png')，虽然显示img为RGB格式，但是img为通道顺序为BGR格式的图片。

到此这篇关于详解OpenCV和PIL读取和显示图像的差异的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV和PIL读取和显示图像内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

最后更新于 2021-11-08 08:13:18 并被添加「」标签，已有位童鞋阅读过。

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