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opencv和numpy以及pillow处理图片时数据各个维度的布局是怎样的

opencv和numpy以及pillow处理图片时数据各个维度的布局是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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opencv读取图片时,读取后转为numpy数组的格式是(height, width, channels).


pillow第三方库读取图片后数据的格式是(width, height).


使用numpy库读取格式为(width, height)的pillow的图片后,
数据的格式自动转为(height, width, channels)


pillow从维度为(height, width, channels)的numpy数据后,
自动将维度调整为(width, height).

代码实验展示:

from PIL import Imageimport cv2import numpy as npif __name__ == '__main__':print()print('测试opencv-python读取图片的格式'.center(50,'-'))img_cv2 = cv2.imread('bryant.jpg', 1)  # 读取图片文件img_cv2 = np.float32(img_cv2) / 255  # 转为float32类型print('opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels)',img_cv2.shape)  # opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels) (667, 1000, 3)print()print('测试Python第三方库Pillow读取图片的格式'.center(50,'-'))img_PIL = Image.open("bryant.jpg")print(img_PIL.format, img_PIL.size, img_PIL.mode)  # JPEG (1000, 667) RGBprint('图片的宽度:', img_PIL.width, '图片的高度:', img_PIL.height)  # 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667print()print('测试Python第三方库NumPy处理PIL图片的方式'.center(50,'-'))imgNumPy_from_PIL = np.array(img_PIL)print('imgNumPy的形状是:', imgNumPy_from_PIL.shape)  # imgNumPy的形状是: (667, 1000, 3)print('NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels)',imgNumPy_from_PIL.shape)  # NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels) (667, 1000, 3) print()print('测试Python第三方库Pillow读取NumPy数据的格式'.center(50,'-'))mg_PIL_from_Numpy = Image.fromarray(imgNumPy_from_PIL)print(mg_PIL_from_Numpy.format, mg_PIL_from_Numpy.size, mg_PIL_from_Numpy.mode)  # None (1000, 667) RGBprint('图片的宽度:', mg_PIL_from_Numpy.width, '图片的高度:', mg_PIL_from_Numpy.height)  # 图片的宽度: 1000 图片的高度: 667mg_PIL_from_Numpy.show() 
    img_PIL.show()

控制台输出结果:

Windows PowerShell
版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。

尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6

加载个人及系统配置文件用了 891 毫秒。
(base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>  & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2021.1.502429796\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '61922' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\test.py'

--------------测试opencv-python读取图片的格式--------------
opencv-python的图片读取格式:(height, width, channels) (667, 1000, 3)

------------测试Python第三方库Pillow读取图片的格式-------------
JPEG (1000, 667) RGB
图片的宽度: 1000 图片的高度: 667

-----------测试Python第三方库NumPy处理PIL图片的方式------------
imgNumPy的形状是: (667, 1000, 3)
NumPy处理PIL图片的方式:(height, width, channels) (667, 1000, 3)

----------测试Python第三方库Pillow读取NumPy数据的格式----------
None (1000, 667) RGB
图片的宽度: 1000 图片的高度: 667
(base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0
(ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>

使用的原图:bryant.jpg:
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运行结果展示:
opencv和numpy以及pillow处理图片时数据各个维度的布局是怎样的

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