Opencv 正确地将图像从cvimg转换为张量

有没有一种正确的方法可以将cvimg正确地转换为张量，而不会导致任何颜色失真？我通过存储两幅图像进行了比较。一个使用tensorflow进行解码，另一个使用openCV进行解码

使用tensorflow jpeg编码器生成的图像

file\u reader=tf.read\u文件（文件名，输入名）
如果文件名为.endswith（“.png”）：
image\u reader=tf.image.decode\u png(
文件读取器，通道=3，name=“png读取器”）
elif文件名.endswith（“.gif”）：
图像读取器=tf(
tf.image.decode\u gif（文件读取器，name=“gif\u读取器”））
elif文件名.endswith（“.bmp”）：
image\u reader=tf.image.decode\u bmp（file\u reader，name=“bmp\u reader”）
其他：
image\u reader=tf.image.decode\u jpeg(
文件读取器，通道=3，name=“jpeg读取器”）

使用cv生成的图像转换为张量

image\u reader=tf.convert\u to\u tensor（cvimg）

---

在cv转换过程中，我是否遗漏了一些步骤？谢谢

OpenCV以BGR格式加载图像，而Tensorflow使用RGB格式（您可以看到图像的蓝色通道和红色通道被交换）

因此，如果您想读取使用OpenCV加载的图像（我想

cvimg

），只需将颜色通道从BGR切换到RGB即可：

image\u reader=tf.convert\u to\u tensor（cvimg）
b、 g，r=tf.unstack（图像读取器，轴=-1）
image_reader=tf.stack（[r，g，b]，轴=-1）

OpenCV以BGR格式加载图像，而Tensorflow使用RGB格式（您可以看到图像的蓝色和红色通道被交换）

因此，如果您想读取使用OpenCV加载的图像（我想

cvimg

），只需将颜色通道从BGR切换到RGB即可：

image\u reader=tf.convert\u to\u tensor（cvimg）
b、 g，r=tf.unstack（图像读取器，轴=-1）
image_reader=tf.stack（[r，g，b]，轴=-1）

另一种方法是：

 image_reader=tf.reverse(cvimg,axis=[-1])

tf.reverse

将反转指定维度的顺序。因为

cvimg（opencv图像，[高度、宽度、通道]）

是BGR格式， 因此

tf.reverse（cvimg，axis=[-1]）

将BGR（最后一个维度）反转为RGB， 您不必使用tf.convert_to_tensor（cvimg），因为tensorfow将自动从numpy数组转换为tensor。

另一种方法是：

 image_reader=tf.reverse(cvimg,axis=[-1])

tf.reverse

将反转指定维度的顺序。因为

cvimg（opencv图像，[高度、宽度、通道]）

是BGR格式， 因此

tf.reverse（cvimg，axis=[-1]）

将BGR（最后一个维度）反转为RGB，

---

您不必使用

tf.convert_to_tensor（cvimg）

，因为tensorfow将自动从numpy数组转换为tensor。

您的代码看起来不完整。如何获取cvimg？啊，cvimg是从另一个模块传入的。这是一个BGR映像，显然您的代码看起来不完整。如何获取cvimg？啊，cvimg是从另一个模块传入的。这是一个BGR的形象，显然哦，谢谢！你是个救命恩人，我以为图像信息清楚地表明RGB和OpenCV不会在加载时将其转换为BGR。我的错。哦，谢谢！你是个救命恩人，我以为图像信息清楚地表明RGB和OpenCV不会在加载时将其转换为BGR。我的错。虽然这可能是一个有价值的输入，请添加一个解释谢谢你的建议。因为我的英语很差，我担心我的表达不清楚。虽然这可能是一个有价值的输入，但请补充解释谢谢你的建议。因为我的英语很差，我担心我的表达不清楚。