【python】python中PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换

简介: python中PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换

1、PIL.Image转换成opencv格式:

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
 
image = Image.open("car.jpg")
# image.show()
img = cv2.cvtColor(np.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
# cv2.imshow("image",img)
# cv2.waitKey()

2、opencv转换成PIL.Image格式:

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
 
img = cv2.imread("car.jpg")
# cv2.imshow("image",img)
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
# image.show()
# cv2.waitKey()

3、判断图像数据是否是opencv格式

isinstance(img, np.ndarray)
# False or True

4、判断opencv版本

import cv2
import imutils   #若没有包使用 pip install imutils 安装
 
if imutils.is_cv2():
    print("opencv2")
 
if imutils.is_cv3():
    print("opencv3")
 
if imutils.is_cv4():
    print("opencv4")

文章首发于:https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/120742661

参考:
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78147219

相关文章
|
SQL 自然语言处理 数据库
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
323 5
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
这篇文章详细介绍了OpenCV库中的图像二值化函数`cv2.threshold`,包括二值化的概念、常见的阈值类型、函数的参数说明以及通过代码实例展示了如何应用该函数进行图像二值化处理,并展示了运行结果。
4323 0
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
724 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
1270 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
701 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
XML 机器学习/深度学习 人工智能
使用 OpenCV 和 Python 轻松实现人脸检测
本文介绍如何使用OpenCV和Python实现人脸检测。首先,确保安装了OpenCV库并加载预训练的Haar特征模型。接着,通过读取图像或视频帧,将其转换为灰度图并使用`detectMultiScale`方法进行人脸检测。检测到的人脸用矩形框标出并显示。优化方法包括调整参数、多尺度检测及使用更先进模型。人脸检测是计算机视觉的基础技术,具有广泛应用前景。
692 10
|
Python
Python格式
Python格式
187 5
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
426 3
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
754 1
|
计算机视觉 Python
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照
本项目使用Python的PyQt5和OpenCV库实现了一个简单的摄像头应用。用户可以通过界面按钮打开或关闭摄像头,并实时预览视频流。点击“拍照”按钮可以捕捉当前画面并保存为图片文件。该应用适用于简单的图像采集和处理任务。
1019 0
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照

推荐镜像

更多
下一篇
开通oss服务