opencv - 将图像从 cvimg 正确转换为张量

Question

是否有适当的方法将 cvimg 正确转换为张量而不会导致任何颜色失真？我通过存储2张图像进行了比较。一个使用 tensorflow 解码，另一个使用 openCV 完成


使用 tensorflow jpeg 编码器生成的图像

  file_reader = tf.read_file(file_name, input_name)
  if file_name.endswith(".png"):
    image_reader = tf.image.decode_png(
        file_reader, channels=3, name="png_reader")
  elif file_name.endswith(".gif"):
    image_reader = tf.squeeze(
        tf.image.decode_gif(file_reader, name="gif_reader"))
  elif file_name.endswith(".bmp"):
    image_reader = tf.image.decode_bmp(file_reader, name="bmp_reader")
  else:
    image_reader = tf.image.decode_jpeg(
        file_reader, channels=3, name="jpeg_reader")

使用 cv 生成的图像到张量转换。

image_reader = tf.convert_to_tensor(cvimg)

在 cv 转换期间我是否遗漏了一些步骤？谢谢!

Answer 1

OpenCV 以 BGR 格式加载图像，而 Tensorflow 使用 RGB 格式(如您所见，图像的蓝色和红色 channel 已交换)。

因此，如果您想读取使用 OpenCV 加载的图像(我想 cvimg )，您只需将颜色 channel 从 BGR 交换为 RGB:

image_reader = tf.convert_to_tensor(cvimg)
b, g, r = tf.unstack (image_reader, axis=-1)
image_reader = tf.stack([r, g, b], axis=-1)