python学习——深度学习图像读入cv2_python 从图片输入cv2.

在学习VGG16网络及U-Net网络时都涉及到图像的读取。

1.采用cv2读取图像

参考博客：Python各类图像库的图片读写方式总结

OpenCV与Python之图像的读入与显示以及利用Numpy的图像转换

import cv2
import numpy as np
 
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(img.size) # 像素总数目
print(img.dtype)
print(img)
 
# waitKey参数为0的时候窗口不会自动关闭，无限等待按键，假如设为10000，也就是10s，不做任何操作的情况# 下大概15s左右窗口自动关闭
cv2.waitKey()

值得注意的是，opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了，彩色图片维度是（高度，宽度，通道数）。数据类型是uint8，

注意：opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！谨记！

PIL读取图片后的像素值是RGB，首先使用PIL读取图片，得到第一个位置的像素值[R,G,B]

from PIL import Image
img = Image.open("1.jpg")
print(img.size)
print(img.getpixel((0,0)))

再使用opencv读取图像，注意其已经是numpy数组，且其img.size为总像素数

import cv2 
img = cv2.imread('1.jpg')
print(img.shape)
print(img[0][0])

若要cv2读取完图像也是RGB格式，则有如下几种方法：

# 方法一，直接这样写
img = cv2.imread("1.jpg")[:,:,::-1]
 
# 或者这样写
img = cv2.imread('1.jpg')
img3=img[:,:,::-1]
 
 
# 方法二
img = cv2.imread("1.jpg")
b,g,r=cv2.split(img)
img2=cv2.merge([r,g,b])
print(img2.shape)
print(img2[0][0])
 
# 方法三
img4=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(img4.shape)
print(img4[0][0])

对于方法一利用numpy数组切片转化方法，可以这么举例理解：

仿照图片的像素格式，建立一个2行3列的，每个像素有包含RGB3个元素。

分别进行图中所示的4种运算。

执行a[:-1]，移除了后面的一行。对于一维数组，后面的一行其实就是最后一个元素，所以这个运算就是移除最后一个元素。

执行a[::-1]，上下两行交换了。同样的看成一维数组的话，一行就是一个元素，这个运算其实就是对一个一维数组内的元素前后对调。多维数组可以理解成对对第一个方括号内的每一个元素前后对调。

执行a[:,::-1]，每一行中的元素前后交换了。简单理解就是对第二层反括号内的元素前后对调。

执行a[:,:,::-1]，这样就好理解了，肯定是对第三层方括号内的元素对调。这也就解释了，对于一个24位深度的图像执行这个操作的话，是对每个像素的RGB进行对调。

对于图像而言，a[::-1]，a[:,::-1]，a[:,:,::-1]上述的三种方法分别是X轴的镜像，Y轴的镜像，BGR转换为RGB的操作。

 

另一篇参考博文的说法:OpenCV-MAT对象中使用pylab.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向

img[:,:,::-1]

中括号中有两个逗号，四个冒号

[：，：，：：-1]

第一个冒号——取遍图像的所有行数

第二个冒号——取遍图像的所有列数

第三个和第四个冒号——取遍图像的所有通道数，-1是反向取值

所以，如果一幅300*100的彩色图像，

执行img[：，：，：：-1]后行列不变，通道数方向，由R、G、B更改为B、G、R，即第二轴反向

若是执行img[1：4，5：10，1：3：-1]后，第1行到第3行，第5列到第9列，第1通道到第2通道上的数据反向，即——第1行到第3行，第5列到第9列由R、G、B更改为R、B、G

cv2.resize

import cv2
 
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
cv2.waitKey(0)
 
# 该方法将img缩放为32*32尺寸大小的图片
img5=cv2.resize(img,(32,32))
cv2.imshow('src',img5)
cv2.waitKey(0)
 
# 注意用imshow显示图像要用cv2.waitKey(0)，不然显示不出来
# 使用cv2.resize时，参数输入是 宽×高×通道