3.opencv讀入圖片默認為HWC

img_rgb.shape

(800, 600, 3)

可以將HWC轉變?yōu)镃HW：

img_rgb = img_rgb.transpose((2, 0, 1))      # hwc --> chw

4.opencv讀入圖片默認為nd.array形式

cv2.imread()讀取圖片后以多維數(shù)組的形式保存圖片信息。

type(img_rgb)

numpy.ndarray

可以轉變?yōu)閠orch.tensor，.float()表示轉變?yōu)閠orch.float32

img_chw_tensor = torch.from_numpy(img_rgb).float()

5.cv2.imread()

cv2.imread()有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)filename是圖片路徑，第二個參數(shù)flag表示圖片讀取模式，共有三種：

• cv2.IMREAD_COLOR：加載彩色圖片，這個是 默認參數(shù) ，可以直接寫1。
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加載圖片，可以直接寫0。
• cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha(包括透明度通道)，可以直接寫-1。即 以不改變圖片的方式打開，圖片是彩色就是彩色，圖片是灰度圖像就是灰度圖像 。

通過cv2.IMREAD_COLOR讀入灰度圖，三通道數(shù)值相同。

mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 讀入灰度圖
mask1 = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_COLOR)     # 讀入彩色圖
mask2 = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 讀入原始圖片

print(mask.shape)  # (800, 600)
print(mask1.shape) # (800, 600, 3)
print(mask2.shape) # (800, 600)

第一幅圖為mask，第二幅圖為mask1，第三幅圖為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測試使用的圖片