CV2读取图片

cv2.imread()

现在我们使用cv2.imread()来读取一张照片，

image = cv2.imread('image_name.jpg')
image.shape
# output:(96, 64, 3)

image[0][0]
# output:
# array([59, 62, 71], dtype=uint8)

可以看出output为（96, 64, 3），其中，96代表图片高度，64代表图片宽度，3代表通道为BGR。

我们查看一下image[0][0]数组，可以看出是 [59, 62, 71]

 

cv2.cvtColor()

如果我们使用cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)，来将BGR转换为RGB，

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image.shape
#output:(96, 63, 3)

image[0][0]
# output:
# array([71, 62, 59], dtype=uint8)

还是（96, 64, 3），只不过每组元素最里面的三位数字发生了转化。

我们查看一下image[0][0]数组，可以看出是 [71, 62, 59]

 

np.transpose()

当我们需要把这些数组输入神经网络的时候，我们还需要将格式由[h, w, c]转换为[c, h, w]。

这时我们可以使用:

image = np.transpose(image, [2, 0, 1])
image.shape
# output:(3, 96, 64)

# 如果要输入至pytorch，我们需要增加一个batch_size维度
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image.shape
# output:(1, 3, 96, 64)