# 图片的分辨率为200*300，这里b, g, r设为随机值，注意dtype属性 b = np.random.randint( 0 , 255 , ( 200 , 300 ), dtype=np.uint8) g = np.random.randint( 0 , 255 , ( 200 , 300 ), dtype=np.uint8) r = np.random.randint( 0 , 255 , ( 200 , 300 ), dtype=np.uint8) # 合并通道，形成图片 img = cv2.merge([b, g, r]) # 显示图片 cv2.imshow( 'test' , img) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyWindow( 'test' )

最终结果如下：

但是，当不指定 numpy.ndarray``中每个元素的 dtype`属性时，显示出来的图片是下面这样的：

结论是显而易见的，将 numpy.ndarray 转换为 OpenCV 图像的关键点就是 numpy.ndarray 中的每个元素的 dtype 应该为 numpy.uint8 。当然这样做也相当于新建了图像哈。简单方便。

nd array -imshow 在浏览器控制台中或从节点运行时将 nd array 显示为 图像 ，或者在弹出窗口中显示。 这在node.js和通过browserify的浏览器中均有效。 var lena = require ( "lena" ) var imshow = require ( " nd array -imshow" ) imshow ( lena ) npm install nd array -imshow require(" nd array -imshow")( array [, options]) 将 nd array 显示为 图像 。 在节点中，这将打开一个窗口，而在浏览器中， 图像 将显示在调试控制台中。 array 是一个 nd array options是一个包含一组可选参数的对象 min是 图像 强度范围上的最小界限 max是 图像 强度范围的最大界限 colormap是由包定义的 opencv 的数据格式就是用 numpy unit8 格式存储的。两者之间可以相互装换； 想用imshow格式输出， array 格式一定用 转换 为uint8的格式。用 array .astype(np.uint8)强制 转换 为uint8的格式。 对于彩色 图像 有三个通道，每一个通道都是一样的操作，最后用cv2.merge(r,g,b)函数将三个通道的值何在一起就行。 import cv2 as cv import numpy as np filename = 'A.jpg' class ND Array Converter ： 转换 器类 ND Array Converter:: ND Array Converter() ：构造函数 cv::Mat ND Array Converter::toMat(const PyObject* o) ：将 NumPy nd array 转换 为cv::Mat 。 o是表示 nd array 的 Python 表示形式的对象。 返回cv::Mat ，它是o的 OpenCV 表示形式。 PyObject* ND Array Converter::to ND Array (const cv::Mat& mat) ：将cv::Mat 转换 为 NumPy nd array 。 mat是要 转换 的cv :: Mat。 返回PyObject* ，它是 nd array 的 Python 表示形式。 examples.cp import numpy as np from PIL import Imageimg = Image.open(filepath) img_convert_ nd array = Image.from array (img) nd array _convert_img = np. array (img_convert_ nd array )# np. array (object) 这个函数很强大啊，看源码里面给的注释 笔者目前的主要对遥感的研究方法如下，其中对大图及其结果处理和分析主要使用Arcgis、Envi等遥感专用软件，可以方便的进行可视化，尤其是当研究分析的 图像 为多光谱的大范围的大图时，直接进行波段组合观察预测的准确性，并可以分析标签的诸多属性。遥感 图像 常见的保存格式为tif，其包含了地理投影坐标等信息。 python 的GDAL提供了读写分析。一般而言，笔者用到了GDAL的读图功能，尤其是当操作... 3.使用PyUIC生成mainwi nd ow.py 参考：https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/105049907 此时文件目录： 4.使用PyQt进行显示 import cv2 as cv from PyQt5.QtGui import QImage,QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QApplication, 点击上方↑↑↑“ OpenCV 学堂”关注我补一下基础知识，关注一波彩色 转 灰度觉得不错，请点【在看】支持！ 转换 方法今天来说说 图像 处理最基础知识，彩色 图像 与灰度 图像 转换 ，一般大家熟知的彩色 图像 转 灰度的公式如下：代码实现 OpenCV 中有一个模块是彩色 图像 转 为灰度 图像 的，基于API是cvtCOLOR，我这里就直接裸奔了一下，其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射，可以获得极高速度优势！我这里就简... import numpy as np # import scipy import matplotlib.pyplot as pltdef ImageToMatrix(filename): # 读取 图片 im = Image.open(filename) # 显示 图片 # im.show() 报错内容：Property referenced in i nd exed property path is neither an array nor a List nor a Map json格式： "list": [ {"no": "9098988934"}, {"no": "9098934334"}, jquery会将json数据映射为： list[0][no]=9098988934 list[1][no]=9098934334 opencv 读取 图片 转 numpy nd array 变成bgr的问题 有时候需要读取 图片 ，然后通过 numpy 对 图片 进行一些操作，再使用PIL.Image保存 图片 ，这时候通常保存的 图片 色彩就变了，这是因为 opencv 把 图片 转 成bgr了 # opencv 读入 图片 img = cv2.imread("test.jpg") # 对img经过一些 numpy 的操作后... # 使用Image将bgr 转 回rgb r = Image.from array (img[:, :, 2]).convert('L')