首先从pytorch出发，torchvision.transforms()要求传入的图像是PIL.Image格式（通道要求是RGB格式的），另外模型处理输入要转换为[1,channel,H,W]；
所以最终导入torchvision.transforms()的图像格式需要转成PIL.Image，且需要在转换后增加batch维度([channel,H,W]变成[1,channel,H,W])
test_transform=torchvision.transforms.Compose([
...
transforms.ToTensor(),
...
])
input_img=test_transform(img_pil).unsqueeze(0)
pred_logits=model(input_img)
1. PIL.Image
a. 读取图片
from PIL import Image
img_pil = Image.open(path)
img_pil为PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile对象，图像形状（维度）是[W,H]，通道是RGB。
注意：使用numpy库读取格式为(width, height)的pillow的图片后,
数据的格式自动转为(height, width, channels)
b.PIL转OpenCV
import cv2
from PIL import Image
import numpy
image = Image.open("plane.jpg")
image.show()
img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("OpenCV",img)
cv2.waitKey()
c.保存图像
注意：当往图片添加中文时，需要使用PIL
from PIL import ImageFont, ImageDraw
font = ImageFont.truetype('SimHei.ttf', 32)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
text="我爱学python"
draw.text((50, 100 + 50 ), text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))
img_pil.save('output/img_pred.jpg')
2. OpenCV
a. 读取图片
import cv2
img_cv2 = cv2.imread(path)
img_cv2为numpy.ndarray格式，是uint8类型，0-255范围，图像形状(维度)是[H,W,C]，通道是BGR。
b.OpenCV转PIL
import cv2
from PIL import Image
import numpy
img = cv2.imread("plane.jpg")
cv2.imshow("OpenCV",img)
image =Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
image.show()
cv2.waitKey()
c.保存图像
cv2可以保存英文。
import cv2
img_bgr = cv2.imread(img_path)
text="我爱学python"
img_bgr = cv2.putText(img_bgr, text, (25, 50 + 40 ), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.25, (0, 0, 255), 3)
cv2.imwrite('output/img_pred.jpg', img_bgr)
Original: https://blog.csdn.net/cxh21627/article/details/126255953
Author: CoCo_2022
Title: 【pytorch】关于OpenCV和PIL.Image读取图片的区别
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