盘点踩过的关于cv2 和PIL 图像读取的一些小坑

最新推荐文章于 2024-08-19 20:10:03 发布

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#opencv #PIL #图像 #读取

本文介绍了cv2与PIL在读取图像时的像素顺序差异，cv2默认为BGR顺序，而PIL为RGB。通过调整cv2的读取方式，可以使其与PIL保持一致。此外，详细解析了cv2.imread()函数的参数flags，包括IMREAD_UNCHANGED、IMREAD_GRAYSCALE、IMREAD_COLOR等，帮助理解图像读取的颜色类型转换。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、首先像素读取顺序不同

PIL 读取图像时的像素顺序是标准的RGB

from PIL import Image
img = Image.open("test.jpg")
print img.size
print img.getpixel((0,0))

输出结果是

(533, 800)
(217, 229, 225)

cv2 读取图像时的像素顺序是标准的BGR

img = cv2.imread(""test.jpg"")
print img.shape
print img[0][0]

输出结果是

(800, 533, 3)
[225 229 217]

若要cv2读取完图像也是RGB格式，则按如下方法

img = cv2.imread(""test.jpg"")[..., ::-1]
print img.shape
print img[0][0]

输出结果是

(800, 533, 3)
[217 229 225]

和用PIL 读取完的一致

2、cv2 图像读取方法的参数解释

首先我们先来看一下这个函数的定义
def imread(filename, flags=None)

filename
参数传入的是图像路径，支持解析的图像格式基本上覆盖全了

-   Windows bitmaps - \*.bmp, \*.dib (always supported)
-   JPEG files - \*.jpeg, \*.jpg, \*.jpe (see the *Not

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我来看看cv2的基本操作，我觉得这是最基本的问题了，读图后再保存不能改变图片的质量。以我哥为例， >>> jpgfile='./gg.jpg' >>> img=cv2.imread(jpgfile) >>> cv2.imwrite(name+'_cv.jpg',img) 图片变小了？？？又试了个jpeg的图片，结果变大了？？同...

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Mr数据杨

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通过Pillow，图片的读取、处理和保存变得非常简单且高效。在本教程中，涵盖了图片的基本操作，如读取图片、缩放、旋转、裁剪、格式转换等。同时结合了实际应用的场景，帮助理解这些功能在实际项目中的使用方法。学习并掌握Pillow库的操作后，Python编程者可以轻松应对图片处理的各种需求，将图片处理与数据分析、机器学习、网页设计等领域结合起来，从而极大地提升工作效率。

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03-14

此外，可能需要考虑轮廓的大小，比如面积的范围，以排除过小或过大的区域，只保留符合“小坑”尺寸的圆形。因此，最终的代码调整可能包括在轮廓循环中添加条件判断，结合圆形度和面积进行过滤。同时，可能需要调整...

Python如何给图片添加水印？OpenCV和PIL库使用效果对比，还是PIL好用，简单看完就会！

Shawn Hou

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620

一个偶然的需求，要给图片批量添加水印。一开始想到用ps做，但是无奈后面图片实在有点多了，就萌生了用python处理的想法。在百度上找了很多的相关文章，大部分都不太行，有的要么是不能正常运行，有的是处理后效果不好。在这个过程中，我也尝试了各种方法，填了很多坑，在这里就给大家说一说，我尝试过的方法，避免大家再次踩坑。首先想的是用OpenCV-Python 使用opencv是因为觉得它足够强大，很多图像处理这块都是用的它，想着用opencv添加个水印，总不是什么难事儿吧！没想到却翻车了！ python给图片

import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 参数配置（根据实际情况调整） BLUR_KERNEL_SIZE = (5, 5) # 高斯模糊核大小 MIN_AREA = 50 # 最小坑洞面积阈值 MAX_AREA = 1000 # 最大坑洞面积阈值 FONT_SCALE = 0.7 # 标注字体大小 FONT_COLOR = (255, 0, 0) # 标注颜色 (BGR格式) CONTOUR_COLOR = (0, 255, 0) # 轮廓颜色 (BGR格式) # 读取TIFF图像 image_path = "input.tif" image_pil = Image.open(image_path) image_np = np.array(image_pil) # 转换为灰度图像 if len(image_np.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGB2GRAY) else: gray = image_np.copy() # 图像预处理 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, BLUR_KERNEL_SIZE, 0) # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold( blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2 ) # 形态学操作（去除小噪点） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) cleaned = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(cleaned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 过滤轮廓 filtered_contours = [] for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if MIN_AREA < area < MAX_AREA: filtered_contours.append(cnt) # 创建标注图像 output_image = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) if len(image_np.shape) == 2 else image_np.copy() # 绘制轮廓和标注 for i, cnt in enumerate(filtered_contours): # 计算最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x), int(y)) # center是元组，例如 (100, 200) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(output_image, center, int(radius), CONTOUR_COLOR, 2) # 修正坐标：分别对x和y坐标减10（原错误是直接操作元组） text_position = (center - 10, center - 10) # ✅ 正确拆分元组元素 # 添加数字标注 cv2.putText(output_image, str(i + 1), text_position, # 使用修正后的坐标 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, FONT_SCALE, FONT_COLOR, 2) # 保存结果 output_image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(output_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) output_image_pil.save('output.tif') # 显示结果 print(f"检测到的小坑数量: {len(filtered_contours)}")

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