PIL转为Opencv

最新推荐文章于 2024-04-26 17:19:48 发布
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NumPy数组的图像数据转换为PIL用 的数据对象，这个转换处理由Image.fromarray()来完成。

import cv2
from PIL import Image
pil_image = PIL.Image.open('image.jpg')  #PIL
opencvImage = cv2.cvtColor(numpy.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
PIL opencv图像互转 翻转
jacke121的专栏
07-23 1545
PIL opencv图像互转 翻转
OpenCV与PIL读取图片的差别
yourtone的博客
11-18 4065
OpenCV与PIL读取图片的差别
Python图像处理：PIL格式与OpenCV格式的转换
Mr_K_night的博客
04-26 1414
【代码】Python图像处理：PIL格式与OpenCV格式的转换。
PIL库和OpenCV库
weixin_44299786的博客
08-07 1127
在一般情况下，PIL和OpenCV之间的图像转换是相对简单的，因为它们都支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。然而，需要注意的是，两个库可能在某些细节方面有所不同，比如像素值的范围、通道顺序等。当你在PIL和OpenCV之间切换时，你可能需要进行一些适应性的处理，以确保图像的正确显示和处理。当你使用PIL库保存图像后，不一定非要使用PIL库加载和处理图像，你也可以使用OpenCV来加载和处理这些图像。当你从一个库切换到另一个库时，可能需要进行一些适应性的处理，以确保图像的正确显示和处理。
PIL与OpenCV的转化
qq_40621476的博客
06-28 3018
cv2读取出来的image为数组形式，而PIL读取方式返回的是PIL.PngImagePlugin.PngImageFile类对象。 2、cv2转PIL
PIL与opencv相互转换
xdg15294969271的博客
12-11 2821
1、P2CV def P2CV(src): img = Image.open(src) #img.show() img = cv.cvtColor(np.asarray(img), cv.COLOR_RGB2BGR) cv.imshow("img", img) cv.waitKey() 2、CV2P def CV2P(src): img = cv.imread(src) cv.imshow("img",img) cv.waitKey()
python中opencv与PIL图片读取保存及相互转化
weixin_50113231的博客
02-18 9334
1. opencv读取显示图片 import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') cv2.imshow('img', img) # 图片显示 cv2.waitKey() # 括号内的输入控制imshow的持续时间 其中waitKey()表示等待用户按键，若不加这句，则图片显示一闪而过。 cv2读取的图片即img为numpy.ndarray，大小即为(w,h,c)。 2. PIL读取显示图片 from PIL import Image image = Image.open
PIL，OPENCV之间的转换关系
hejunran的博客
06-09 893
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。
色彩空间转换RGB之PIL和OpenCV的区别
weixin_58368645的博客
03-21 1216
PIL中convert()包含九种不同模式（二值图“1”，灰度图“L”，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F）。PNG格式的图片支持透明度设置，用PS处理图像保存为PNG格式有时候会带有alpha通道，查看图片的属性会显示32位（R8、G8、B8、alpha8），可能是LA或者RGBA。shape对矩阵进行处理，所以产生结果也不相同。下图是读取这张32位图像的矩阵结果。因为CV2读取图像返回的是数组，所以直接用print(rgba.shp)读取数组的维数。
Opencv与PIL图片格式互转
SyliaJason的博客
11-23 833
Opencv与PIL图片格式互转说明一、PIL转Opencv二、Opencv转PIL 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JohinieLi/article/details/81012572 说明 1、Opencv处理图片的格式是BGR，PIL处理图片的格式是RGB。因此若要实现二者的相互转换则必须确保转换前二者的图片格式是正确的，否则会出现错误。 例如： 由PIL转Open...
Python 实现OpenCV格式和PIL.Image格式互转
12-23
OpenCV转换成PIL.Image格式： import cv2 from PIL import Image import numpy img = cv2.imread("plane.jpg") cv2.imshow("OpenCV",img) image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) image.show() cv2.waitKey() PIL.Image转换成OpenCV格式： import cv2 from PIL import Image import numpy image = Image.op
PIL 转opencv
luoganttcc的博客
04-03 636
PIL.Image转换成OpenCV格式 import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COL...
PIL图片与OpenCV图片的相互转换
greatwind的博客
11-16 6516
PIL图片与OpenCV图片的相互转换是通过数组格式转换的。通过type()函数，我们可以观察到通过cv2.imread()函数得到的图片格式为numpy.ndarray；通过Image.open()函数得到的图片格式为PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile，而在Image中存在通过数组格式加载图像的方法Image.fromarray。因此，以数组格式作为中间者可实现PIL图片与OpenCV图片之间的相互转换，代码如下： import cv2 import numpy as np
PIL与Opencv的相互转换
VulcanYJX的博客
07-15 1260
【丁丁历险记】全篇索引​​​​​​ 在许多的官方Demo中可以看到有许多图片的处理方式是使用PIL进行的。 在性能比较上，Opencv要比PIL快很多。在得到PIL的Demo后建议修改为Opencv的函数提高效率。 一、函数转换 读取图像 #cv img = cv2.imread(path) img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #pil img = Image.open(path) 需要注意的是CV读取图像的色彩通道是BGR,而PIL读取的图像色彩.
OpenCV——OpenCV与PIL互转
ssunshining的博客
10-02 845
互相转换
PIL.Image 和OpenCV格式的转换
qq_28850409的博客
11-06 846
import cv2 import numpy as np from PIL import Image #PIL.Image转换成OpenCV格式 #PIL.Image读入的格式是<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> image = Image.open("test.jpg") image.show() img = cv2.cvt...
Python图片PIL对象转cv2对象
得塔云的博客
03-17 1941
函数将numpy数组的颜色通道顺序从RGB转换为BGR，因为OpenCV默认使用BGR颜色空间。首先，确保你已经安装了Pillow和OpenCV库。然后，我们将PIL图片对象转换为numpy数组。最后，我们使用OpenCV的。是一个OpenCV图片对象，你可以使用OpenCV的函数对其进行操作。在这段代码中，我们首先使用PIL的。
Python中PIL及Opencv转化
weixin_33979745的博客
04-26 196
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550102w26x.html Convert between Python tuple and list a = (1, 2) # a is a tuple b = list(a) # b is a list c = tuple(b) # c is a tuple Co...
PIL Image和opencv读入图片相互转化
hxxjxw的博客
08-13 656
PIL读入的图片转为opencv img=Image.open('d.png') img = cv2.cvtColor(np.array(img),cv2.COLOR_RGB2BGR) opencv读入的图片转为PIL img = cv2.imread("car.jpg") image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
如何使用 PIL 和 OpenCV 混合处理图像并生成视频？
最新发布
08-16
在图像处理和视频生成中，**PIL（Pillow）** 和 **OpenCV** 是两个非常常用的 Python 库。它们各有优势： - **PIL/Pillow**：擅长高质量图像处理（如滤镜、旋转、缩放、文字绘制等）。 - **OpenCV**：擅长图像处理与视频写入，尤其适合处理视频流和帧操作。 将两者结合使用，可以充分发挥各自的优势：**使用 PIL 做图像处理，OpenCV 写入视频**。 --- ## ✅ 示例：使用 PIL 和 OpenCV 混合处理图像并生成视频 ### 📌 功能说明： - 使用 PIL 对图像进行模糊处理 - 将 PIL 图像转换为 OpenCV 格式 - 生成视频并写入 ### ✅ 示例代码： ```python import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageFilter import os # 视频参数 image_folder = 'images' # 图像文件夹路径 video_path = 'output_video_with_pil_and_opencv.mp4' fps = 30 frame_size = None # 如果为 None，则根据第一张图自动设定 # 获取所有图片 images = [img for img in os.listdir(image_folder) if img.endswith(('.jpg', '.png'))] images.sort() image_paths = [os.path.join(image_folder, img) for img in images] # 读取第一张图获取尺寸 first_frame = cv2.imread(image_paths[0]) height, width, layers = first_frame.shape frame_size = (width, height) # 创建视频写入器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video = cv2.VideoWriter(video_path, fourcc, fps, frame_size) # 处理每张图像并写入视频 for img_path in image_paths: # 使用 PIL 读取和处理图像 pil_img = Image.open(img_path).convert('RGB') pil_img = pil_img.resize(frame_size) # 使用 PIL 做图像处理：例如模糊 pil_img = pil_img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=5)) # 将 PIL 图像转换为 numpy 数组 (RGB -> BGR) frame = np.array(pil_img) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 写入视频帧 video.write(frame) # 释放资源 video.release() print(f"视频已生成：{video_path}") ``` --- ### 🧠 代码解释： 1. **图像读取与处理**： - 使用 `PIL.Image.open()` 读取图像。 - 使用 `ImageFilter.GaussianBlur` 实现图像模糊处理。 - 使用 `.resize()` 调整图像大小以匹配视频帧尺寸。 2. **图像格式转换**： - PIL 图像是 RGB 格式，OpenCV 图像是 BGR 格式，所以需要使用 `cv2.cvtColor(..., cv2.COLOR_RGB2BGR)` 进行转换。 - 也可以使用 `np.array(pil_img)` 将 PIL 图像转为 NumPy 数组。 3. **视频写入**： - 使用 `cv2.VideoWriter` 初始化视频写入器。 - 使用 `video.write(frame)` 写入每一帧。 --- ## ✅ 可扩展应用： 你可以使用 PIL 实现更复杂的图像处理，例如： - 图像上叠加文字（`ImageDraw.Draw().text()`） - 添加滤镜、旋转、裁剪 - 生成动画帧（如缩放、渐变、透明度处理） 再通过 OpenCV 合成视频，非常适合制作： - 动态图文视频 - 数据可视化视频 - 自动化视频剪辑 --- ## ✅ 进阶建议： - 使用 `moviepy` 或 `ffmpeg` 实现更复杂的视频处理。 - 使用 `multiprocessing` 并行处理图像以提高效率。 - 使用 `cv2.putText()` 或 PIL 的 `ImageDraw` 在图像上添加文字。 --- ###
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