python中PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换

PIL.Image转换成OpenCV格式

    import cv2
    from PIL import Image
    import numpy
     
    image = Image.open("plane.jpg")
    image.show()
    img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow("OpenCV",img)
    cv2.waitKey()

 
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()



原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/78147219

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
<think>嗯,用户想了解如何在Numpy数组、OpenCV图像PIL.Image对象之间进行转换。我需要先回忆一下这三种格式的特点转换方法。根据之前的引用资料,我记得OpenCV使用BGR格式,而PIL.Image用的是RGB,所以在转换时要注意颜色通道的顺序。 首先,NumpyOpenCV之间的转换可能比较直接,因为OpenCV的图像本质上是Numpy数组。不过颜色空间可能不同,比如从OpenCVPIL需要转换BGR到RGB。这时候可能需要用到cv2.cvtColor函数。 然后,PIL.ImageNumpy的话,可以用numpy.array()函数,但同样要注意颜色通道的问题。如果是RGB图像,PIL成Numpy数组后是RGB,而OpenCV处理的是BGR,所以在转换时需要调整通道顺序。 接下来,用户可能需要具体的代码示例,比如如何用Image.fromarray将Numpy数组PIL.Image。同时,数据类型是否正确也很重要,比如uint8类型,否则转换会出错。例如,如果Numpy数组是浮点数,就需要先转换成uint8。 还要注意灰度图像的情况,这时候可能不需要转换颜色空间,直接使用Image.fromarray即可。但如果是彩色图像,必须进行BGR到RGB的转换,否则颜色会不对。 另外,保存图像的时候,PILOpenCV的方法不同,PIL用save(),而OpenCV用cv2.imwrite(),路径参数也要注意。 用户可能遇到的常见问题包括颜色失真,这通常是因为通道顺序没调整,或者数据类型不对。比如,没有转换到uint8,或者忘记转换BGRRGB。 最后,总结一下步骤,每种转换的关键点,并提醒注意事项,帮助用户避免错误。可能还需要生成相关问题,比如性能优化或常见错误处理,但根据用户的要求,现在需要先回答转换方法。</think>以下为Numpy、OpenCVPIL.Image三种图像格式转换方法总结,包含核心操作注意事项: ### 一、转换关系图 ``` Numpy数组 <- cv2.cvtColor() -> OpenCV图像 ⇅ ⇅ PIL.Image <- Image.fromarray() ``` ### 二、具体转换方法 #### 1. OpenCVPIL.Image(关键:BGR→RGB) ```python import cv2 from PIL import Image # OpenCV读取(BGR格式) cv_img = cv2.imread("image.jpg") # 转换核心步骤 pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ``` *注意:若不转换颜色空间会出现红蓝通道颠倒[^2]* #### 2. PIL.ImageOpenCV(关键:RGB→BGR) ```python import numpy as np # PIL读取(RGB格式) pil_image = Image.open("image.jpg") # 转换核心步骤 cv_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR) ``` #### 3. Numpy与OpenCV(隐式转换) ```python # OpenCV直接操作Numpy数组 np_array = cv2.imread("image.jpg") # 直接得到ndarray cv2.imwrite("output.jpg", np_array) # 直接保存数组 ``` #### 4. NumpyPIL.Image(注意数据类型) ```python # 从Numpy数组创建(要求uint8类型) np_array = np.random.randint(0,255, (100,100,3), dtype=np.uint8) pil_image = Image.fromarray(np_array) # 自动识别RGB模式[^3] ``` #### 5. PIL.ImageNumpy ```python # 直接转换(保持RGB通道顺序) np_array = np.array(pil_image) ``` ### 三、特殊场景处理 1. **灰度图像转换**: ```python # 8位灰度无需颜色空间转换 gray_pil = Image.fromarray(cv_gray_img) ``` 2. **数据类型转换**: ```python # float32uint8示例 normalized = (float_array * 255).astype('uint8') ``` 3. **带透明度通道处理**: ```python # RGBA格式需要指定模式 rgba_array = np.zeros((100,100,4), dtype=np.uint8) pil_image = Image.fromarray(rgba_array, mode='RGBA') ``` ### 四、常见错误解决方案 | 错误现象 | 原因分析 | 解决方法 | |---------|----------|---------| | 颜色异常 | 通道顺序未转换 | 使用cv2.cvtColor转换BGR/RGB | | 类型错误 | 非uint8数据 | 添加.astype('uint8')转换 | | 维度错误 | 数组形状不匹配 | 检查是否为(H,W,C)格式 | ### 五、性能优化建议 1. 避免重复转换:在流水线处理中尽量保持单一格式 2. 内存预分配:对于大型图像,使用np.empty预先分配空间 3. 批量处理:利用Numpy的矢量化操作替代逐像素处理
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