目录
1. image.open(image_path)
from PIL import Image
image_path = "/kitchen_0028b/rgb_00045.jpg"
image = image.open(image_path)
image.show()
print(image.size)- image_path样式：/kitchen_0028b/rgb_00045.jpg
- from PIL import image
- image = image.open(image_path)
- image.show() #打开并确认给定的图像文件
- print(image.size) #图片的真实维度：W * H(宽和高)
不难得知，打开的image类型是PIL类型。
2.image = np.array(image)
图像处理中，通常将Image作为数组形式。PIL类型图像的维度是: H * W(高和宽)。
如何查询图像的数组形式？可利用numpy数组形式的格式：image = np.array(image)
import numpy as np
image = np.array(image)
image = np.asarray(image)
print(image.shape)- print(image.shape) #图像的真实：H * W * C格式。
array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray。
区别：当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。
但在Image转Tensor过程中，图片的格式会由: H * W * C的格式转为: C * H * W格式。
3.Opencv 相关延伸
import cv2
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) # PIL-OPENCV- 判断图像数据是否是OpenCV格式
- 判断image是否为numpy的ndarray数据类型
isinstance(image, np.ndarray)