OpenCV读取图片与PIL读取图片的差别

读取图片函数：

cv2.imread()

Image.open()

注意：Image.open()函数只是保持了图像被读取的状态，但是图像的真实数据并未被读取，因此如果对需要操作图像每个元素，如输出某个像素的RGB值等，需要执行对象的load()方法读取数据

Image.open()读取的通道顺序是RGB，cv2.imread()读取的通道顺序为BGR。

PIL函数读取图片的时候，结合np.array()使用。

注意：

PIL.Image.save()直接保存RGB的图片

cv2.imwirte()保存图片的时候相当于做了BGR2RGB再去保存

显示的区别

cv2.imshow()采用BGR模式

plt.imshow() 采用RGB模式

img.show() 采用RGB模式

PIL.Image转Opencv

cv2_img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(Img_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)

Opencv转PIL.Image

pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_BGR2RGB))

有人做实验发现：PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致。

除了上述两种读取图片的方式以外，python还支持以下方式读取图片：

（1）from matplotlib.image import imread

img = imread(img_path) # 返回 ndarray

（2）from http:// skimage.io import imread

img = imread(file_path) # 返回的是 ndarray