简单介绍

主要是因为经常用到这两个，经常弄混淆，所以，总结一番。持续更新。

from PIL import Image 
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

1、读取文件与写入文件

1.1 Image.open()

img_pil = Image.open(fp[, mode, formats])

1.2 cv.imread()

img_cv = cv2.imread(fp[,flags])
fp是所要读的图像的路径名
flags是加载图像的方式，主要有以下三种：（可以写数字，也可写前面的英文字符串）
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道，可以直接写1。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。
cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道，可以直接写-1

cv.imread读取完图片后，是以BGR的顺序存储图片颜色通道的。但是plt.imshow此时是直接输出存储的后的文件，所以输出是图片的通道顺序就变成BGR了，而不是原图片的RGB形式。暂时可以不用解决显示的问题。

1.3 img_PIL.save()

save_path = '02.jpg'
image_pil.save(save_path)

1.4 cv.imwrite()

save_path = '03.jpg'
cv.imwrite(save_path,img_cv) # 保存后，颜色从BGR转回RGB

2、数据类型与两者转换

PIL.Image读取的类型是PIL.PngImagePlugin.PngImageFile 类型
而cv读取与处理的是numpy.ndarray类型
两者之间可以相互转换

img_PIL = Image.fromarray(img_cv)

img_cv = np.asarray(img_PIL)

2.1 PIL.Image 转ndarray

注意颜色通道是rgb，如果用cv的话，会默认为bgr

2.2 ndarray转Image

注意，此时的颜色通道

3、属性

3.1 img_pil的形状

注意此处是，先列后行

3.2 img_cv的形状

如果读入的是灰度图像，则只有行和列

3.3 img_pil获取与修改像素点

3.4 img_cv获取与修改像素点

完整代码同步更新

here