opencv读入图片注意事项详解 2

3.opencv读入图片默认为HWC

img_rgb.shape

(800, 600, 3)

可以将HWC转变为CHW：

img_rgb = img_rgb.transpose((2, 0, 1))      # hwc --> chw

4.opencv读入图片默认为nd.array形式

cv2.imread()读取图片后以多维数组的形式保存图片信息。

type(img_rgb)

numpy.ndarray

可以转变为torch.tensor，.float()表示转变为torch.float32

img_chw_tensor = torch.from_numpy(img_rgb).float()

5.cv2.imread()

cv2.imread()有两个参数，第一个参数filename是图片路径，第二个参数flag表示图片读取模式，共有三种：

• cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是 默认参数 ，可以直接写1。
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。
• cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha(包括透明度通道)，可以直接写-1。即 以不改变图片的方式打开，图片是彩色就是彩色，图片是灰度图像就是灰度图像 。

通过cv2.IMREAD_COLOR读入灰度图，三通道数值相同。

mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读入灰度图
mask1 = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_COLOR)     # 读入彩色图
mask2 = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 读入原始图片

print(mask.shape)  # (800, 600)
print(mask1.shape) # (800, 600, 3)
print(mask2.shape) # (800, 600)

第一幅图为mask，第二幅图为mask1，第三幅图为mask2。

import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

# np.unique(mask1[:,:,0] == mask1[:,:,1])
print((mask1[:,:,0] == mask1[:,:,1]).all())  # True
print((np.unique(mask1[:,:,2] == mask).all()))

True
True

6.opencv测试使用的图片