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来源：投稿 作者：蓬蓬奇
编辑：学姐
深度学习数据预处理中常用opencv读入图片，一般在__getitem__函数中调用。本文主要介绍opencv读取图片的一些细节以及注意事项。本文中使用的图片见第6节“opencv测试使用的图片”。
1.如何通过opencv显示图片？
通过Jupyter Notebook运行OpenCV，运行cv2.imshow()时报错。
import cv2img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow("img", img)
报错：
---------------------------------------------------------------------------
error Traceback (most recent call last)
Input In [60], in <cell line: 1>()
----> 1 cv2.imshow("img", img)error: OpenCV(4.6.0) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:1267: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'
解决方法：先卸载opencv，再重新安装。（未解决，可直接转下述方法）
conda remove opencv
conda install -c menpo opencvpip install --upgrade pip
pip install opencv-contrib-python
参考链接：https://blog.csdn.net/tudou2013goodluck/article/details/108402055
报错：内核崩溃。
Kernel Restarting
The kernel for Untitled.ipynb appears to have died. It will restart automatically.
解决方法：opencv读取图片，之后使用matplotlib库显示图片。
下述两个代码均可以：
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2img = cv2.imread('图片路径')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(img)
plt.show()
import cv2def cv2_imshow(a, **kwargs):a = a.clip(0, 255).astype('uint8')# cv2 stores colors as BGR; convert to RGBif a.ndim == 3:if a.shape[2] == 4:a = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGRA2RGBA)else:a = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2RGB)return plt.imshow(a, **kwargs)
参考链接：https://github.com/jupyter/notebook/issues/3935
2.opencv读入图片默认为BGR
img_path = "00001.png" # 图片路径
mask_path = "00001_matte.png" # 对应的图像分割标签路径%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as npimg_bgr = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR->RGBplt.imshow(img)
plt.show()
第一幅图为原始图片，第二幅图为BGR图片，第三幅图为RGB图片。
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
可以右键保存下述图片，调试上面代码。
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