Numpy：如何使用OpenCV将图像文件对象转换为Numpy数组

在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV和Numpy将图像文件对象转换为Numpy数组。OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库，可用于各种图像和视频处理操作，包括图像读取和展示，像素操作，图像转换，滤波器应用和人脸识别等等。Numpy是在Python中进行大规模科学计算所需的一个基本包，提供了一个强大的N维数组对象、矢量化运算以及广播功能。使用Numpy可以实现高效的多维数组操作，其结合OpenCV可实现图像处理相关的各种操作。

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将图像文件读入对象

首先，我们需要使用OpenCV的imread()函数读入要处理的图像文件。该函数可以在Python中读取各种普通图像格式的图像文件。如下是读取由文件名指定的图像对象的基本方法：

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")

这将返回一个Numpy数组作为图像的像素值。imread()函数还可采用更多选项和标志，例如指定彩色、灰度、或任意颜色表示（如BGR、RGB和灰度）等。有关这些选项的详细信息，请参阅OpenCV文档。

将图像对象转换为Numpy数组

接下来，我们需要将读入对象转换为Numpy数组。由于OpenCV的像素表示采用通道顺序BGR（而非通常的RGB），我们需要对向量化像素值的顺序进行修正。以下代码将完成此操作：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换颜色表示顺序

img_array = np.array(img)

现在，图像文件对象已经被存储为Numpy数组，可以与任意其他Numpy数组一样访问其像素值，并可用于任意Numpy数组操作。

从Numpy数组创建OpenCV图像对象

有时候我们需要将Numpy数组转换为OpenCV图像对象。为了实现这一过程，我们可以使用numpy.asanyarray()方法将Numpy数组转换为OpenCV图像对象。如下所示：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img_array = np.array(img)

# create an OpenCV image from the NumPy array
duplicated_img = cv2.asanyarray(img_array)

在这段代码中，我们使用img_array数组创建了一个重复的OpenCV图像对象duplicated_img。该对象可用于任意OpenCV操作，例如展示、旋转、缩放和过滤器应用等。