cv2.rectangle不会修改原图像

本文探讨了cv2.rectangle在BGR通道顺序调整时的行为差异,以及如何影响深度学习中的图像处理。理解inplace操作对于保持原始图片不变的重要性,并介绍了两种处理方式:一种是先反转通道再应用矩形,另一种是先转换通道再进行矩形绘制。
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正常情况下,cv2.rectangle是inplace操作,即会修改输入的原始图像。

import cv2
img = cv2.imread("1.jpeg")
# img会被修改
cv2.rectangle(img, (10, 10), (1000, 1000), color=(255, 0, 0))
cv2.imwrite("rec_img.jpg", img)

可以发现输入的图片数组确实在函数中被修改了。

在训练深度神经网络的时候,我们经常需要将图片的通道顺序从BGR切换成RGB。一个简单的方法是img = img[..., ::-1]。注意,一旦使用了这种方法,cv2.rectangle不会再修改原图像,而是会返回一个处理过后的图片。如果想让cv2.rectangle继续修改原始图片,那么在反转通道的时候就要使用img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)方法。

import cv2
img = cv2.imread("1.jpeg")

############ 方式1
# 将通道顺序从BGR修改为RGB
img = img[..., ::-1]
# img不会被修改,所以需要用一个新的变量rec_img来保存修改后的图片
rec_img = cv2.rectangle(img, (10, 10), (1000, 1000), color=(255, 0, 0))
cv2.imwrite("rec_img.jpg", rec_img)

############ 方式2
# 将通道顺序从BGR修改为RGB
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# img会被修改
cv2.rectangle(img, (10, 10), (1000, 1000), color=(255, 0, 0))
cv2.imwrite("rec_img.jpg", img)

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