我知道opencv获得了BGR命令，但是在我的实验中，不仅命令而且值都被弄乱了
import cv2 as cv
import tifffile as tiff
import skimage.io
img_path = r"C:\test\pics\t100r50s16_1_19.tif"
c = cv.imread(img_path,cv.IMREAD_UNCHANGED)
t = tiff.imread(img_path)
s = skimage.io.imread(img_path)
print("c:", c.shape, "t:", t.shape, "s:", s.shape)
print("c:", c.dtype, "t:", t.dtype, "s:", s.dtype)
print(c[0, 0], c[1023, 0], c[0, 1023], c[1023, 1023])
print(t[0, 0], t[1023, 0], t[0, 1023], t[1023, 1023])
print(s[0, 0], s[1023, 0], s[0, 1023], s[1023, 1023])
print(c.sum())
print(t.sum())
print(s.sum())
输出如下：
c: (1024, 1024, 4) t: (1024, 1024, 4) s: (1024, 1024, 4)
c: uint8 t: uint8 s: uint8
[ 50 63 56 182] [131 137 140 193] [29 28 27 94] [123 130 134 190]
[ 79 88 70 182] [185 181 173 193] [74 77 80 94] [180 174 165 190]
[ 79 88 70 182] [185 181 173 193] [74 77 80 94] [180 174 165 190]
# Here seems that opencv only read the alpha channel right,
# the values of first three channels are much different than other package
539623146
659997127
659997127
我使用的图像可以下载here。那么，这是我的问题，如何打开cv处理4通道tiff文件？因为当我在3通道图像上进行测试时，一切看起来都很好。
答案 0 :(得分：6)
我一分钟内都不会购买，因为有舍入错误或某些与JPEG解码有关的错误，如链接文章所述。
首先，因为您的图像是整数，尤其是uint8，所以没有浮点数的舍入；其次，因为您的TIF图像的压缩不是JPEG-实际上没有压缩。如果您使用 ImageMagick 并执行：
identify -verbose a.tif
，或者如果您使用tiffinfo附带的libtiff，如下所示：
tiffinfo -v a.tif
因此，我通过使用 ImageMagick 生成示例图像进行了一些实验：
# Make 8x8 pixel TIF full of RGBA(64,128,192) with full opacity
convert -depth 8 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,1)" a.tif
# Make 8x8 pixel TIFF with 4 rows per strip
convert -depth 8 -define tiff:rows-per-strip=4 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,1)" a.tif
OpenCV 能够正确读取所有内容，但是，当我执行以下操作时，它就出错了。
# Make 8x8 pixel TIFF with RGB(64,128,192) with 50% opacity
convert -depth 8 -define tiff:rows-per-strip=1 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,0.5)" a.tif
值在 OpenCV 中显示为32、64、96-是的，正是 HALF 正确的值-如 OpenCV -乘以Alpha。因此，我尝试使用25％的不透明度，并且得出的值是正确值的1/4。因此，我怀疑 OpenCV 中存在一个会预乘Alpha的错误。
如果您查看自己的值，则会看到tifffile和skimage读取第一个像素为：
[ 79 88 70 182 ]
如果您查看该像素的Alpha，则为0.713725（182/255），然后将每个值乘以该像素，您将得到：
[ 50 63 56 182 ]
这正是 OpenCV 所做的。
作为一种解决方法，我想您可以除以alpha以正确缩放。
如果论点是OpenCV是有意预乘alpha，那么就产生了一个问题，为什么它对TIFF文件而不对PNG文件这样做：
# Create 8x8 PNG image full of rgb(64,128,192) with alpha=0.5
convert -depth 8 size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,0.5)" a.png
使用OpenCV进行检查：
import cv2
c = cv2.imread('a.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
In [4]: c.shape
Out[4]: (8, 8, 4)
In [5]: c
Out[5]:
array([[[192, 128, 64, 128],
[192, 128, 64, 128],
...
...
万一有人认为TIF文件中的值是 OpenCV 报告的，我只能说我以50％的不透明度编写了rgb（64,128,192），并测试了以下各项：发现他们都同意，唯一的例外是 OpenCV ：