【jpg和png区别】PIL和opencv读取、显示图片+归一化+transpose变换通道

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【jpg和png区别】PIL和opencv读取、显示图片+归一化+transpose变换通道

2023-12-18 22:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 1 图片说明2 两种读取方式+显示3 numpy中transpose的使用4 数据类型转换+归一化5 PIL.Image读取png和jpg有什么区别

1 图片说明

两张图片格式不同，1为jpg，2为png。 2.jpg是我强制重命名得到的，其原版为2.png

2 两种读取方式+显示 Opencv读取：图片类型为numpy的数组，BGR三通道(png或jpg格式都是三通道。后期需要转成RGB)，数据类型为uint8(后期用np.array转一下成float32)，范围是0-255，HWC排列。PIL读取：以PIL.Image.open(img_path).convert('RGB)为例(原因详见第5节) 图片类型为PIL图片，图片尺寸为WH(后面numpy一转就变了)，在用np.array转一下之后，图片类型编程numpy数组，RGB三通道(故不需要转)，数据类型为uint8(在前面np.array转成float32的话，此地就是float32)，范围是0-255，变成HWC排列。 from PIL import Image import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 显示PIL.Image读取的图片 image1 = cv2.imread('images\\2.png') print('type(image1):', type(image1)) # type(image1): print(image1.shape) # (109, 992, 3) print(image1.dtype) # uint8 cv2.imshow('image1', image1) cv2.waitKey(0) img00 = Image.open('images\\1.jpg').convert('RGB') print(img00) # print(img00.size) # (254, 469) 少了通道数，只有尺寸，顺序是W,H print(type(img00)) # print(np.array(img00, dtype=np.float32).shape) # (469, 254, 3) # 只要用numpy一操作，立刻变成HWC plt.figure("img0") plt.imshow(img0) plt.show() 3 numpy中transpose的使用针对opencv示例

有两种方式，详见代码

import cv2 import numpy as np image1 = cv2.imread('images\\2.png') # BGR HWC: (109, 992, 3) # 从BGR到RGB：imgRGB = imgBGR[:,:,::-1] image2 = image1[:,:,::-1].transpose(2, 0, 1) # HWC2CHW: (3, 109, 992) image3 = np.transpose(image1[:,:,::-1], (2, 0, 1)) print(image2.shape) # (3, 109, 992) print(image2.dtype) # uint8 print(image3.shape) # (3, 109, 992) print(image3.dtype) # uint8 针对PIL.Image示例 from PIL import Image import numpy as np img00 = Image.open('images\\1.jpg').convert('RGB') img11 = np.transpose(np.array(img00, dtype=np.float32)) # CWH img22 = np.transpose(np.array(img00, dtype=np.float32), (2, 0, 1)) # CWH2CHW print(img11.shape) # (3, 254, 469) print(img22.shape) # (3, 469, 254) 4 数据类型转换+归一化

从uint转到float

import cv2 import numpy as np image1 = cv2.imread('images\\2.png') # BGR HWC: (109, 992, 3) image2 = image1 / 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 print(image2.dtype) # float64 如果想让它变成float32类型呢？ # 方式1 image3 = np.array(image1/255, dtype=np.float32) # dtype可控制转换后数据类型 print(image3.dtype) # float32 # 方式2，本质上和1相同 # ascontiguousarray函数将一个内存不连续存储的数组转换为内存连续存储的数组，使得运行速度更快。 image2 = np.ascontiguousarray(image1, dtype=np.float32) # uint8 to fp32 image2 /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 print(image2.dtype) # float32 5 PIL.Image读取png和jpg有什么区别 Image.open(x).convert('RGB')

使用Image.open读出图像即可，为什么还需要使用convert(‘RGB’)转换成RGB，难道Image.open()读出的彩色图像不是RGB吗?

看代码中的image mode

img0 = Image.open('images\\1.jpg') print(img0) # img00 = Image.open('images\\1.jpg').convert('RGB') print(img00) # # 2.jpg是我强制重命名得到的，其原版图为2.png img1 = Image.open('images\\2.jpg') print(img1) # img2 = Image.open('images\\2.png') print(img2) # img3 = Image.open('images\\2.png').convert('RGB') print(img3) #

可以看到，对于png图像，如果不使用.convert(‘RGB’)进行转换的话，读出来的图像是RGBA四通道的，A通道为透明通道，对深度学习模型训练来说暂时用不到。虽然jpg没有这个问题，为了统一，因此使用convert(‘RGB’)进行通道转换。

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