Python OpenCV儲存影象使用的是Numpy儲存，所以可以將Numpy當做影象型別操作，操作之前還需進行型別轉換，轉換到int8型別

import cv2
import numpy as np
# 使用numpy方式建立一個二維陣列
img = np.ones((100,100))
# 轉換成int8型別
img = np.int8(img)
# 顏色空間轉換，單通道轉換成多通道， 可選可不選
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg",img)

補充知識：Python中讀取圖片並轉化為numpy.ndarray()資料的6種方式

方式：返回型別

OpenCV np.ndarray
PIL PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io np.ndarray
matplotlib.pyplot np.ndarray
matplotlib.image np.ndarray

import numpy as np
import cv2
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,array_to_img,img_to_array,load_img
from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpig 
 
'''
方式：   返回型別
OpenCV   np.ndarray
PIL    PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
keras.preprocessing.image PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
Skimage.io   np.ndarray
matplotlib.pyplot  np.ndarray
matplotlib.image  np.ndarray
'''
 
imagePath="E:/DataSet/test1/trainSet/bus/300.jpg" 
 
'''
方式一：使用OpenCV
'''
img1=cv2.imread(imagePath)
print("img1:",img1.shape)
print("img1:",type(img1))
print("-"*10)
 
'''
方式二：使用PIL
'''
img2=Image.open(imagePath)
print("img2:",img2)
print("img2:",type(img2))
#轉換成np.ndarray格式
img2=np.array(img2)
print("img2:",img2.shape)
print("img2:",type(img2))
print("-"*10) 
 
'''
方式三：使用keras.preprocessing.image
'''
img3=load_img(imagePath)
print("img3:",img3)
print("img3:",type(img3))
#轉換成np.ndarray格式,使用np.array(),或者使用keras裡的img_to_array()
#使用np.array()
#img3=np.array(img2)
#使用keras裡的img_to_array()
img3=img_to_array(img3)
print("img3:",img3.shape)
print("img3:",type(img3))
print("-"*10) 
 
'''
方式四：使用Skimage.io
'''
img4=io.imread(imagePath)
print("img4:",img4.shape)
print("img4:",type(img4))
print("-"*10) 
 
'''
方式五：使用matplotlib.pyplot
'''
img5=plt.imread(imagePath)
print("img5:",img5.shape)
print("img5:",type(img5))
print("-"*10) 
 
'''
方式六：使用matplotlib.image
'''
img6=mpig.imread(imagePath)
print("img6:",img6.shape)
print("img6:",type(img6))
print("-"*10)

執行結果：

Using TensorFlow backend.
img1: (256,384,3)
img1: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img2: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x249608A8C50>
img2: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img2: (256,3)
img2: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img3: <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=384x256 at 0x2496B5A23C8>
img3: <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>
img3: (256,3)
img3: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img4: (256,3)
img4: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img5: (256,3)
img5: <class 'numpy.ndarray'>
----------
img6: (256,3)
img6: <class 'numpy.ndarray'>
----------

以上這篇Python OpenCV中的numpy與影象型別轉換操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。