PIL和Opencv读取图片的区别

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opencv读取图片
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import cv2
import numpy as np

img_cv2 = cv2.imread(path)
# 图片路径含有中文
img_cv2 = cv2.imdecode(np.fromfile(path, dtype=np.uint8), -1)

print(img_cv2.shape)
# 输出：(24, 94, 3)

print(type(img_cv2))
# 输出：<class 'numpy.ndarray'>

PIL读取图片
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from PIL import Image

img_pil = Image.open(path)

print(img_pil.size)
# 输出：(94, 24)

print(type(img_pil))
# 输出：<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>

两者区别

从以上两个程序的输出结果可以看出如下不同：

  • opencv读取图片后的数据类型为numpy.ndarry，而PIL为PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile

  • opencv读取图片后，查看图片尺寸用img.shape，是一个三维数组，且第一维是图片的高（height），第二维是图片的宽（width）。而PIL读取图片后通过img.size查看尺寸，是一个二维数组，第一维是宽，第二维是高

既然二者读取图片后的数据类型不同，那是否可以相互转换呢？我们可以发现，opencv读取出来后的数据类型为numpy，且多维数组类型的数据转numpy都很方便，所以我们尝试将PIL读取出来的数据转为numpy，结果如下：

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img = np.array(img_pil, dtype=np.uint8)

print(img.shape)
# 输出：(24, 94, 3)

会发现，现在二者输出的图片尺寸是一样的了，那是不是转换成功了，我们来测试一下：

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print(img == img_cv2)
# 输出：[[[False], [False]...]...]

全都是False，很明显是不对的。既然二者的数据大小都相同了，那为什么不相等呢，我print出了它们的数组，发现在第三维上二者数据的顺序恰好是相反的。

经过查询后得知，opencv读取的是图片的BGR格式，而PIL读取的是RGB格式，这也就解释了数据顺序相反的原因。

既然如此，我们将RGB转为BGR：

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img = img[:,:,::-1].copy()

print(img == img_cv2)
# 输出结果全为 True