本文主要是介绍图像处理Tips(一)：使用opencv和PIL读取图片，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
pytorch读取一张图像进行分类预测需要注意的问题(opencv、PIL)
1.我们在读取图像时可能会执行如下代码：
from PIL import Image
I = Image.open('D:/lung_project/dog_breed/test/00a3edd22dc7859c487a64777fc8d093.jpg')
print(I.shape)
这样就会出现如下错误：
from PIL import ImageI = Image.open('D:/lung_project/dog_breed/test/00a3edd22dc7859c487a64777fc8d093.jpg')
print(I.shape)
Traceback (most recent call last):File "<ipython-input-67-3b1778acbb67>", line 5, in <module>print(I.shape)AttributeError: 'JpegImageFile' object has no attribute 'shape'
正确的写法应该是：
from PIL import Image
import numpy as npI = Image.open('D:/lung_project/dog_breed/test/00a3edd22dc7859c487a64777fc8d093.jpg')
#print(I.shape)
print(np.array(I).shape)
运行结果如下：
from PIL import Image
import numpy as npI = Image.open('D:/lung_project/dog_breed/test/00a3edd22dc7859c487a64777fc8d093.jpg')
#print(I.shape)print(np.array(I).shape)
(375, 500, 3)
2.同时也要注意使用opencv和PIL读取图像的是不同的：
使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
这篇关于图像处理Tips(一)：使用opencv和PIL读取图片的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
