Python-OpenCV學習（三）：圖像的表示

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參考資料： 《給深度學習入門者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV》

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在Python-OpenCV中，因為有numpy這種強大的基礎工具，單通道的灰度圖像（一個8位無符號整型的矩陣）就用numpy的array表示。

 

如果是多通道情況，最常見的就是紅綠藍（RGB）三通道，則第一個維度是高度，第二個維度是高度，第三個維度是通道。

 

下圖是一幅3×3圖像在計算機中表示的例子：

右上角的矩陣里，每個元素都是一個3維數組，分別代表這個像素上的三個通道的值。

最常見的RGB通道中，第一個元素就是紅色（ Red）的值，第二個元素是綠色（Green）的值，第三個元素是藍色（Blue），最終得到的圖像如下面的（a）所示。

RGB是最常見的情況，然而在OpenCV中，默認的圖像的表示確實反過來的，也就是BGR，得到的圖像是6-1（b）。可以看到，前兩行的顏色順序都交換了，最后一行是三個通道等值的灰度圖，所以沒有影響。

OpenCV的這個特殊之處還是需要注意的， 比如在Python中，圖像都是用numpy的array表示，但是同樣的array在OpenCV中的顯示效果和matplotlib中的顯示效果就會不一樣。

 

　　下面的簡單代碼就可以生成兩種表示方式下，圖6-1中矩陣的對應的圖像，生成圖像后，放大看就能體會到區別：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 圖6-1中的矩陣
img = np.array([
    [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]],
    [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]],
    [[255, 255, 255], [128, 128, 128], [0, 0, 0]],
], dtype=np.uint8)

# 用matplotlib存儲
plt.imsave('img_pyplot.jpg', img)

# 用OpenCV存儲
cv2.imwrite('img_cv2.jpg', img)

 

img_cv2

 

img_pyplot

 

不管是RGB還是BGR，都是高度×寬度×通道數，H×W×C的表達方式，而在深度學習中，因為要對不同通道應用卷積，所以用的是另一種方式：C×H×W，就是把每個通道都單獨表達成一個二維矩陣，如圖6-1c所示。

 

備注：matplptlib的安裝

參考百度經驗： https://jingyan.baidu.com/article/a3aad71ae9d5afb1fb0096a3.html

在CMD中運行

python -m pip install matplotlib

就可以順利安裝。