Python 中实现 OpenCV 和 PIL.Image 格式互相转换
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简介：
本教程详细介绍如何在Python中使用OpenCV和PIL库实现图像格式之间的相互转换，帮助开发者轻松处理不同库间的兼容性问题。
在Python图像处理领域，OpenCV与PIL（Python Imaging Library）是常用的两个库。它们各自有着不同的优势，但有时我们需要在这两者之间进行格式转换。本段落将详细介绍如何在Python中实现OpenCV格式与PIL.Image格式的互转。
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，在图像读取、处理和分析等方面被广泛应用。使用`cv2.imread()`函数从文件中读取到的是一个BGR（蓝绿红）颜色空间下的numpy数组。
相比之下，PIL则更适合进行基本的图像操作如裁剪、旋转或调整大小等。它通常以RGB（红绿蓝）颜色空间展示图像数据，更符合人类视觉习惯。
**将OpenCV格式转换为PIL.Image格式：**
1. 使用`cv2.imread()`函数读取一个BGR格式的numpy数组。
2. 利用`cv2.cvtColor()`函数把该数组的颜色模式从BGR改为RGB以匹配PIL的标准。
3. 通过调用`Image.fromarray()`方法将上述转换后的数据创建为一个新的PIL对象。
示例代码：
```python
import cv2
from PIL import Image
# 使用OpenCV读取图像，并显示它
img = cv2.imread(plane.jpg)
cv2.imshow(OpenCV, img)
# 将其转成RGB模式，然后转换为PIL格式并展示出来。
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
image.show()
# 等待用户按键后关闭窗口
cv2.waitKey()
```
**将PIL.Image格式转换回OpenCV格式：**
1. 使用`Image.open()`函数读取一个图像文件，得到的是一个标准的PIL对象。
2. 利用`numpy.asarray()`方法把该对象转化为RGB颜色模式下的numpy数组。
3. 再次使用`cv2.cvtColor()`将这个数组从RGB转回BGR格式以适应OpenCV的要求。
4. 使用`cv2.imshow()`函数显示图像。
示例代码：
```python
import cv2
from PIL import Image
# 读取并展示一个PIL.Image对象的图片文件
image = Image.open(plane.jpg)
image.show()
# 将其转回BGR模式，然后转换为OpenCV格式并展示出来。
img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow(OpenCV, img)
# 等待用户按键后关闭窗口
cv2.waitKey()
```
这种在两种库之间进行图像数据类型互换的功能，在实际应用中非常有用。例如，当你使用了OpenCV进行了复杂的处理之后，可能需要借助PIL的显示功能来直观查看结果；或者当你的深度学习模型期望输入的是RGB格式的数据时，则可以先将图片从BGR转为RGB。
总之，掌握如何在OpenCV和PIL之间进行图像转换是Python图像处理中的重要技能。通过上述示例代码的帮助，我们可以轻松地在这两个库间完成数据类型互换，并充分利用它们各自的功能优势。
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