关于 python：如何从 PIL 图像创建 OpenCV 图像？

How do I create an OpenCV image from a PIL image?

我想用 OpenCV(在 Python 中)做一些图像处理，但我必须从 PIL Image 对象开始，所以我不能使用 cvLoadImage() 调用，因为它需要一个文件名。

这个配方(改编自 http://opencv.willowgarage.com/wiki/PythonInterface)不起作用，因为 cvSetData 抱怨 argument 2 of type ‘void *’ 。有什么想法吗？

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from opencv.cv import *
from PIL import Image

pi = Image.open(‘foo.png’) # PIL image
ci = cvCreateImage(pi.size, IPL_DEPTH_8U, 1) # OpenCV image
data = pi.tostring()
cvSetData(ci, data, len(data))

我认为 cvSetData 的最后一个参数也是错误的，但我不确定它应该是什么。

您尝试调整的示例是针对 OpenCV 2.0 的新 python 接口。这可能是前缀和非前缀函数名称(cv.cvSetData() 与 cv.SetData())之间混淆的根源。

OpenCV 2.0 现在附带两组 python 绑定：

“老式”python package器，一个带有 opencv.{cv,highgui,ml} 模块的 python 包
新接口，python C 扩展 (cv.pyd)，它package了所有 OpenCV 功能(包括 highgui 和 ml 模块。)

错误消息背后的原因是 SWIG package器不处理从 python 字符串到普通 C 缓冲区的转换。但是，SWIG package器附带 opencv.adaptors 模块，该模块旨在支持从 numpy 和 PIL 图像到 OpenCV 的转换。

使用 SWIG 接口，以下(经过测试的)代码应该可以解决您的原始问题(从 PIL 转换为 OpenCV)：

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# PIL to OpenCV using the SWIG wrapper
from opencv import cv, adaptors, highgui
import PIL

pil_img = PIL.Image.open(filename)

cv_img = adaptors.PIL2Ipl(pil_img)

highgui.cvNamedWindow("pil2ipl")
highgui.cvShowImage("pil2ipl", cv_img)

但是，这并不能解决 cv.cvSetData() 函数总是失败的事实(使用当前的 SWIG package器实现)。
然后，您可以使用新样式的package器，它允许您按预期使用 cv.SetData() 函数：

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# PIL to OpenCV using the new wrapper
import cv
import PIL

pil_img = PIL.Image.open(filename)

cv_img = cv.CreateImageHeader(pil_img.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3) # RGB image
cv.SetData(cv_img, pil_img.tostring(), pil_img.size[0]*3)

cv.NamedWindow("pil2ipl")
cv.ShowImage("pil2ipl", cv_img)

第三种方法是将您的 OpenCV python 接口切换到基于 ctypes 的package器。它带有实用功能，用于在例如之间进行显式数据转换。 python 字符串和 C 缓冲区。快速浏览一下谷歌代码搜索似乎表明这是一种可行的方法。

关于cvSetData()函数的第三个参数，图像缓冲区的大小，而是图像步长。 step 是图像的一行中的字节数，即 pixel_depth * number_of_channels * image_width。 pixel_depth 参数是与一个通道关联的数据的字节大小。在您的示例中，它只是图像宽度(只有一个通道，每个像素一个字节)。

同时拥有 swig 和新的 python 绑定真的很令人困惑。例如，在 OpenCV 2.0 中，cmake 可以同时接受 BUILD_SWIG_PYTHON_SUPPORT 和 BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT。但无论如何，我有点想通了大多数陷阱。

在使用”import cv”(新的python绑定)的情况下，需要多一步。

1 2	cv.SetData(cv_img, pil_img.tostring(), pil_img.size[0]*3) cv.CvtColor(cv_img, cv_img, cv.CV_RGB2BGR)

对于 RGB 图像，转换是必要的，因为 PIL 和 IplImage 中的顺序不同。这同样适用于 Ipl 到 PIL。

但如果你使用 opencv.adaptors，它已经被处理好了。如果有兴趣，您可以查看 adapters.py 中的详细信息。

我使用 OpenCV2.1 的 python2.6 绑定做到了这一点：

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…
cv_img = cv.CreateImageHeader(img.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
cv.SetData(cv_img, img.rotate(180).tostring()[::-1])
…

字符串的图像旋转和反转是将RGB转换为BGR，用于OpenCV视频编码。我认为这对于从 PIL 转换为 OpenCV 的图像的任何其他用途也是必要的。

我不是专家，但我设法使用以下代码从 PIL 图像中获取了 opencv 图像：

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import opencv

img = opencv.adaptors.PIL2Ipl(pilimg)

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/267923.html

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