Python-OpenCV 與C++_OpenCV讀取影象Image介面imread()函式

opencv c++/python的imread函式可以很容易的讀取不同的格式影象(JPG、PNG、TIF等)： C++使用法則有兩個函式進行影象讀取imread()函式與cvLoadImage()函式，不過隨著opencv的版本更新發展，cvLoadImage()函式使用漸漸降低，同時未來的opencv版本將會逐漸取消使用CV_LOAD_IMAGE_COLOR, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE, CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR,CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH,CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED。

	using namespace cv;
	// Mat read image
	Mat imread(const string& filename, int flags=IMREAD_COLOR)
	// cvLoadImage read image 
	IplImage* cvLoadImage(const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR)

//example :
	Mat img = imread(filename, flags)
	if (NULL==img.data)
		cout << "Error loading image..."<< endl;
	
	// cvLoadImage()模組讀取圖片返回的是指標，直接與NULL進行判斷即可
 

python-opencv進行讀取影象較為簡單，直接cv2.imread()函式即可。但是，python-opencv版本進行讀完影象後如何判斷讀取的影象是否有效，下面給出兩種python不同的判斷方法。

// --對opencv-python讀取的圖片是否有效進行判斷
def valid_readImg(image_path):
	result = cv2.imread(image_path)
	if type(result)==numpy.ndarray:
		return True
	else:
		return False  
		
// ---對PIL.Image的讀取函式是否有效進行判斷
def valid_readImg(image_path):
	from PIL import Image 
	try:
		Image.open(image_path).verify()
		return True 
	except:
		return False 
 

PIL.Image 與OpneCV-Python讀取影象格式相互轉換

我們知道：PIL.Image讀取的影象格式通道儲存為RGB而OpenCV讀取影象的儲存格式為BGR格式，所以有些時候工程開發需要將其做相互轉換。PIL.Image與cv2之間的影象轉換較為簡單，函式如下：

import cv2 
from PIL import Image 
import numpy 

// PIL.Image --> OpenCV  # PIL轉換OpenCV

pil_image = Image.open(filename)
cv_img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)

// OpenCV --> PIL.Image # OpenCV轉換PIL

cv_img = cv2.imread(filename)
pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))