Question

我在这里找到了先前的答案，该答案与从RGB图像进行更一般的转换有关：Convert image from PIL to openCV format

我想知道必须以灰度格式读取图像时的区别。

images = [None, None]

images[0] = Image.open('image1')
images[1] = Image.open('image2')

print(type(images[0]))

a = np.array(images[0])
b = np.array(images[1])

print(type(a))

im_template = cv2.imread(a, 0)
im_source = cv2.imread(b, 0)

我得到以下输出：

<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
<class 'numpy.ndarray'>

即使我能够将图像转换为ndarray，cv2也会说：“内置操作的错误参数类型”。我不需要RGB到BGR的转换。传递cv2 read参数时我还应该考虑什么？

Answer 1

您使自己不必要的生活变得困难。如果要加载灰度图像，并将其与OpenCV一起使用，则应该执行以下操作：

im = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

仅此而已。不需要使用PIL（速度较慢），也不需要使用cvtColor()，因为无论如何您已经浪费了所有的内存以BGR读取它。

如果您绝对想使用PIL读取它（出于某种奇怪的原因），请使用：

import numpy as np
from PIL import Image

# Read in and make greyscale
PILim = Image.open('image.jpg').convert('L')

# Make Numpy/OpenCV-compatible version
openCVim = np.array(PILim)

如果要从OpenCV / Numpy映像返回到PIL映像，请使用：

PILim = Image.fromarray(openCVim)

Answer 2

由于已经加载了图像，因此应该使用图像转换功能：

im_template = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
im_source = cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

灰度PIL图片为OpenCV格式

2 个答案: