python中PIL.Image，OpenCV，Numpy图像格式相互转换

图像处理领域中有很多开源成熟的工具模块和方法可以直接进行使用，目前我主要使用到的库主要包括：PIL、Numpy和OpenCV，其中，PIL是Python自带的模块，在python3中变成了Pillow，名字不同但是方法都是一样的，Numpy是一个科学数值计算模块，因为图像数据本质上是矩阵数据，所以这里也就用到了Numpy模块了，最后一个OpenCV在图像数据处理领域里面是大名鼎鼎的存在，提供了十分丰富的功能。

由于图像数据可以同时被上面三种类型的模块进行处理，这里就有一个需求就是不同方法处理得到的图像数据结果应该怎么样能够公用呢？简单来说：就是如何方便地实现不同类型数据的转化。

这里我对之前完成的项目中使用到的一些转化、处理技巧进行了简单的总结，放在这里，希望能帮助到需要的人，同时也是自己备忘使用，具体的使用内容如下：

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
from __future__ import divisionimport cv
import cv2
import numpy
from PIL import Image'''
__Author__:沂水寒城
功能： python中PIL.Image，OpenCV，Numpy图像格式相互转换
'''#OpenCV图像数据读写
image=cv.LoadImage('demo.png')
cv.SaveImage('cv_out.png',image)
#PIL图像数据读写
image=Image.open('demo.png')
image.save('pil_out.png')#OpenCV图像数据与PIL图像数据转换
#RGB图像数据
cvimg=cv.LoadImage('color.png',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)  #OpenCV图像数据
pimg=Image.frombytes('RGB',cv.GetSize(cvimg),cvimg.tostring())  #PIL图像数据
cvimg2=cv.CreateImageHeader(pimg.size,cv.IPL_DEPTH_8U,3)  #OpenCV图像数据
cv.SetData(cvimg2,pimg.tobytes())
#灰度图像数据
cvimg=cv.LoadImage('demo.png',cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)  #OpenCV图像数据
pimg=Image.frombytes('L',cv.GetSize(cvimg),cvimg.tostring()) #PIL图像数据
cvimg2=cv.CreateImageHeader(pimg.size,cv.IPL_DEPTH_8U,1)  #OpenCV图像数据
cv.SetData(cvimg2, pimg.tobytes())#Numpy数据与PIL图像数据转换
image=Image.open('demo.png')  #PIL图像数据
array=numpy.array(image)  #Numpy数据
image2=Image.fromarray(array)  #PIL图像数据 #Numpy数据与OpenCV图像数据转换
cvimg=cv.LoadImage('color.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)  #OpenCV图像数据
pimg=Image.frombytes("RGB", cv.GetSize(cvimg), cvimg.tostring())  #PIL图像数据
array=numpy.array(pimg)  #Numpy数据
pimg2=cv.fromarray(array)  #OpenCV图像数据#PIL  OpenCV图像数据转换简单形式
#PIL--->OpenCV
image=Image.open('color.png')
img=cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
# cv2.imshow('OpenCV',img)
# cv2.waitKey() #OpenCV--->PIL
img=cv2.imread('color.png')
cv2.imshow('OpenCV',img)
image=Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
# image.show()
# cv2.waitKey()

其中，demo.png内容如下：

cv_out.png内容如下：

pil_out.png内容如下：

color.png内容如下：

上面的方法都是经过实际测试没有问题的，可以直接使用的，感兴趣的可以拿去试试。

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