今天就跟大家聊聊有关OpenCV中的numpy如何在Python项目中使用 ，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储，所以可以将Numpy当做图像类型操作，操作之前还需进行类型转换，转换到int8类型
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import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式创建一个二维数组
img = np.ones((100,100))
# 转换成int8类型
img = np.int8(img)
# 颜色空间转换，单通道转换成多通道， 可选可不选
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg", img)补充知识：Python中读取图片并转化为numpy.ndarray()数据的6种方式
方式： 返回类型
OpenCV np.ndarray
PIL PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io np.ndarray
matplotlib.pyplot np.ndarray
matplotlib.image np.ndarray
import numpy as np
import cv2
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpig
'''
方式： 返回类型
OpenCV np.ndarray
PIL PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io np.ndarray
matplotlib.pyplot np.ndarray
matplotlib.image np.ndarray
'''
imagePath="E:/DataSet/test1/trainSet/bus/300.jpg"
'''
方式一：使用OpenCV
'''
img1=cv2.imread(imagePath)
print("img1:",img1.shape)
print("img1:",type(img1))
print("-"*10)
'''
方式二：使用PIL
'''
img2=Image.open(imagePath)
print("img2:",img2)
print("img2:",type(img2))
#转换成np.ndarray格式
img2=np.array(img2)
print("img2:",img2.shape)
print("img2:",type(img2))
print("-"*10)
'''
方式三：使用keras.preprocessing.image
'''
img3=load_img(imagePath)
print("img3:",img3)
print("img3:",type(img3))
#转换成np.ndarray格式,使用np.array(),或者使用keras里的img_to_array()
#使用np.array()
#img3=np.array(img2)
#使用keras里的img_to_array()
img3=img_to_array(img3)
print("img3:",img3.shape)
print("img3:",type(img3))
print("-"*10)
'''
方式四：使用Skimage.io
'''
img4=io.imread(imagePath)
print("img4:",img4.shape)
print("img4:",type(img4))
print("-"*10)
'''
方式五：使用matplotlib.pyplot
'''
img5=plt.imread(imagePath)
print("img5:",img5.shape)
print("img5:",type(img5))
print("-"*10)
'''
方式六：使用matplotlib.image
'''
img6=mpig.imread(imagePath)
print("img6:",img6.shape)
print("img6:",type(img6))
print("-"*10)运行结果：
Using TensorFlow backend.
img1: (256, 384, 3)
img1: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img2: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x249608A8C50>
img2: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img2: (256, 384, 3)
img2: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img3: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x2496B5A23C8>
img3: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img3: (256, 384, 3)
img3: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img4: (256, 384, 3)
img4: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img5: (256, 384, 3)
img5: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img6: (256, 384, 3)
img6: <class 'numpy.ndarray'>
----------
看完上述内容，你们对OpenCV中的numpy如何在Python项目中使用 有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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