python opencv、matplotlib、PIL图像处理库之间的区别、联系、以及互相转换

八爪猫咪

于 2019-11-17 13:50:14 发布

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本文介绍了Python中opencv、PIL和matplotlib三个图像处理库的区别和联系。opencv功能强大，适合图像处理，但不支持读取gif；PIL兼容性好，格式丰富；matplotlib主要用于绘图，不包含图像处理算法。它们之间的互相转换通常需要通过保存再读取的方式完成。在处理数据集时，常采用opencv预处理，matplotlib展示，PIL保存，最后转换为pytorch tensor的策略。

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1. opencv
a. 读取图像：
img = cv.imread(path)
opencv库使用imread读取得到的默认是一个BGR模式的彩色图像，可以使用cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)将颜色模式转化成RGB。opencv的基本图像类型与numpy数组可以互相转化。因此可以直接调用torch.from_numpy(img)将图像转成tensor。
b. 保存图像：
cv.imwrite(path, img)
c. 绘制图像：
cv.imshow(name, img)
opencv的绘制图像操作会将图像以窗口的形式显示在屏幕上，因此需要手动执行中断命令来关闭窗口进程。一般会用到:
k = cv.waitKey(0) & 0xFF
if k == 27:
cv.destroyAllWindows()
优点：对图像处理的接口丰富，集成了许多常用的图像处理操作：阈值、边缘检测、角点检测、图像滤波、形态学处理、傅里叶变换、直方图均衡、模板匹配、运动检测（meanshift），并且支持人脸部位识别。
缺陷：opencv在读取图像时，若path错误，仅会返回None，而不会报错，并且opencv不支持使用imread对gif格式的图像进行读取，若要读取gif格式的图像，需要使用gif = cv.VideoCapture(path)得到一个opencv的视频对象，然后使用ret,frame

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