详解Python Opencv和PIL读取图像文件的差别

前言之前在进行深度学习训练的时候，偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-op

前言

之前在进行深度学习训练的时候，偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些，也就是训练更容易收敛。可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同，这里进行测试。

之后的代码都导入了：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import cv2

测试

使用PIL和cv2读取图片时会有细微的区别，通过下面的代码可以发现两者读取图片是有区别的，也就是使用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：

In[11]: image = cv2.imread('datasets/0_target.jpg')
In[18]: image_pil = Image.open('datasets/0_target.jpg').convert('RGB')
In[19]: image_pil = np.array(image_pil)
In[20]: image_cv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
In[21]: image_cv == image_pil
Out[21]: 
array([[[ True, True, False],
 [ True, False, False],
 [False, False, False],
 ...,
 [ True, True, True],
 [ True, True, True],
 [ True, True, True]],

 [[ True, True, False],
 [ True, True, True],
 [False, True, False],
 ...,
 [ True, True, False],
 [ True, True, True],
 [ True, True, True]],

 [[ True, True, False],
 [ True, True, True],
 [False, False, False],
 ...,
 [ True, True, True],
 [ True, True, True],
 [ True, True, False]],

 ...,

 [[ True, True, True],
 [ True, True, True],
 [ True, True, True],
 ...,
 [False, False, True],
 [ True, True, True],
 [False, False, False]],

 [[ True, True, True],
 [ True, True, True],
 [ True, True, True],
 ...,
 [ True, True, True],
 [ True, True, True],
 [False, False, False]],

 [[ True, False, False],
 [ True, False, False],
 [ True, False, False],
 ...,
 [ True, True, True],
 [False, False, False],
 [ True, False, False]]])
In[26]: image_cv.shape
Out[26]: (682, 700, 3)
In[27]: image_pil.shape
Out[27]: (682, 700, 3)
In[28]: image_pil - image_cv
Out[28]: 
array([[[ 0, 0, 1],
 [ 0, 255, 3],
 [255, 1, 2],
 ...,
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0]],

 [[ 0, 0, 2],
 [ 0, 0, 0],
 [255, 0, 2],
 ...,
 [ 0, 0, 254],
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0]],

 [[ 0, 0, 2],
 [ 0, 0, 0],
 [255, 1, 2],
 ...,
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 254]],

 ...,

 [[ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 ...,
 [254, 1, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 1, 255, 3]],

 [[ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 ...,
 [ 0, 0, 0],
 [ 0, 0, 0],
 [ 2, 254, 4]],

 [[ 0, 1, 253],
 [ 0, 1, 253],
 [ 0, 1, 255],
 ...,
 [ 0, 0, 0],
 [ 1, 254, 1],
 [ 0, 255, 2]]], dtype=uint8)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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