本篇文章小编给大家分享一下python OpenCV图像通道数判断代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
1、读取/保存图片
1)imread和imwrite方法
注:此方法遇到中文路径会报错!
import cv2 # 参数1:文件路径 # 参数2:读取方式 # 常用几种模式: # 灰度图:cv2.IMREAD_GRAYSCALE # BGR三通道彩色图:cv2.IMREAD_COLOR # 原始通道(自动判断:单通道/三通道/四通道等):cv2.IMREAD_UNCHANGED img = cv2.imread('图像文件路径(全英文)', cv2.IMREAD_COLOR) # 参数1:文件路径 # 参数2:待保存的图像(BGR格式的uint8 ndarray类型) # 参数3【可选】:压缩模式以及质量等 # 常用几种模式: # 灰度图:cv2.IMREAD_GRAYSCALE # BGR三通道彩色图:cv2.IMREAD_COLOR # 原始通道(自动判断:单通道/三通道/四通道等):cv2.IMREAD_UNCHANGED img_saved = cv2.imwrite('图像输出路径(含图像名)', img)
2)imdecode和imencode方法
import cv2 import numpy as np # cv2.imdecode():从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换成图像格式 src_img_path = './image.png' img=cv2.imdecode(np.fromfile(src_img_path, dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_UNCHANGED) # cv2.imencode():将图片格式转换成流数据,写入内存缓存中,可以再调用.tofile()写入到磁盘中 out_img_path = './image.jpg' extension = '.jpg' cv2.imencode(extension,img)[1].tofile(out_img_path)
2、编码转换
1)BGR转RGB
matplotlib.pyplot的imshow()方法广泛用于显示图像,然而opencv默认加载的图像时BGR格式,直接显示会出现颜色异常,需要先进行转换
img_rgb = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
2)BGR转GRAY
三通道的BRG彩色图像转换成单通道的灰度图
img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
3、快速判断图像是否单通道灰度图
if img.ndim == 2: print('图像是单通道灰度图') else: print('图像包含多个通道')
4、获取图像通道数
def get_n_channel(img): if img.ndim == 2: print('通道数:1') return 1 else: print('图像包含多个通道') return img.shape[2]