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将 OpenCV 图像转换为 Python 中的 PIL 图像

原文:https://www.geesforgeks.org/convert-opencv-image-to-pil-image-in-python/

OpenCV 是一个巨大的开源库，用于计算机视觉、机器学习和图像处理。OpenCV 支持多种编程语言，如 Python、C++、Java 等。它可以处理图像和视频来识别物体、人脸，甚至是人类的笔迹。当它与各种库集成时，比如 Numpy，这是一个高度优化的数值操作库，那么你的武器库中的武器数量就会增加，也就是说，无论你在 Numpy 中能做什么操作，都可以与 OpenCV 相结合。

Python 图像库(PIL 的扩展)是 Python 语言事实上的图像处理包。它集成了轻量级图像处理工具，有助于编辑、创建和保存图像。对 Python 图像库的支持在 2011 年停止了，但是一个名为枕头的项目分叉了最初的 PIL 项目，并增加了对 Python3.x 的支持。枕头被宣布为 PIL 未来使用的替代品。枕头支持多种图像文件格式，包括 BMP、PNG、JPEG 和 TIFF。该库鼓励通过创建新的文件解码器来增加对库中新格式的支持。

OpenCV 图像和 PIL 图像的基本区别是 OpenCV 遵循 BGR 颜色惯例，PIL 遵循 RGB 颜色惯例，转换的方法将基于这种差异。

进场:

  • 导入模块
  • 我们将使用 cv2 库的 imread 方法获取输入图像。

语法:

imread(path, flag)

参数:

  1. 路径:表示要读取的图像的路径的字符串。
  2. 标志:指定应该如何读取图像。它的默认值是 cv2。IMREAD_COLOR。

返回值:该方法返回从指定文件加载的图像。

  • 然后我们将使用 cv2 库的 cv2.cvtColor() 方法来改变颜色约定。

语法:

cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

参数:

  1. src: 是要改变颜色空间的图像。
  2. 代码:是色彩空间转换代码。
  3. dst: 是与 src 图像大小和深度相同的输出图像。这是一个可选参数。
  4. dstCn: 是目的图像中的通道数。如果参数为 0，则通道数自动从 src 和代码中导出。这是一个可选参数。

返回值:返回图像。

  • 显示图像。

您会注意到，即使在转换之后，这两幅图像也是相同的。因此，我们可以说我们已经成功地将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像。

下面给出了使用上述方法的实现。

程序:

蟒蛇 3

# Python program to convert from openCV2 to PIL

import cv2
from PIL import Image

# Open image using openCV2
opencv_image = cv2.imread("logo.png")

# Notice the COLOR_BGR2RGB which means that the color is
# converted from BGR to RGB
color_coverted = cv2.cvtColor(opencv_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Displaying the Scanned Image by using cv2.imshow() method
cv2.imshow("OpenCV Image", opencv_image)

# Displaying the converted image
pil_image = Image.fromarray(color_coverted)
pil_image.show()

# waits for user to press any key
# (this is necessary to avoid Python kernel form crashing)
cv2.waitKey(0)

# closing all open windows
cv2.destroyAllWindows()

输入:

输出:

  • OpenCV 图像:

  • GDP 形象:

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