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()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 highguiml 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 numpyPIL 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_widthpixel_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。

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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)