Python 将PIL图像转换为OpenCV2图像

我正在使用

entireScreen=ImageGrab.grab（）

创建屏幕抓图，然后使用openCV2进行一些分析，以测试屏幕是否包含某些模板图像。这些模板加载了

template=cv2.imread（name，0）

我现在有以下问题：在将我的截图与模板进行比较时，我始终需要首先使用以下内容保存我的截图：

entireScreen.save（'pics/screenshot.png'，format='png'）

然后重新加载：

cv2.imread（'screenshot.png'，0）

否则，以下操作将不起作用：

res=cv2.matchTemplate（img，模板，方法）

我会收到这样的错误消息：

TypeError:image不是numpy数组，也不是标量

我的问题是：如何将屏幕截图从
entireScreen=ImageGrab.grab（）
转换为与opencv2兼容的格式，而不必保存并使用cv2.imread重新加载它。
在linux系统上，可以使用它作为其
文档
状态，以替代ImageGrab模块，它只在Windows上工作

所以，在我的linux系统上，我做了类似的事情-

import pyscreenshot as ImageGrab

然后，您可以抓取屏幕截图，并直接在内存空间中以numpy数组的形式访问它，而无需实际保存到磁盘上并使用
imread
读取，就像这样-

img = np.array(ImageGrab.grab().convert('RGB'))

该
img
可按原样与
cv2.matchTemplate
一起使用


一步一步的样本运行和输出验证-

In [32]: import pyscreenshot as ImageGrab

In [33]: img = np.array(ImageGrab.grab().convert('RGB'))

In [34]: img.shape
Out[34]: (768, 1366, 3)

In [35]: img.dtype
Out[35]: dtype('uint8')

下面是一个示例运行，展示了如何将
cv2.matchTemplate
与
img
-

In [41]: res = cv2.matchTemplate(img[:,:,0],img[10:40,50:80,0],cv2.TM_SQDIFF)

In [42]: np.where(res<10) # 10 is threshold for matching
Out[42]: (array([10]), array([50]))

[41]中的
res=cv2.matchTemplate（img[：，：，0]，img[10:40,50:80,0]，cv2.tmsqdiff）
在[42]：np.where（resI目前没有设置Windows系统，尝试导入
ImageGrab
告诉我它只是Windows，所以这只是一个猜测：通过
np.array（）
传递
entireScreen
，在传递到
cv2.matchTemple（）之前将其转换为numpy数组
。例如，
res=cv2.matchTemplate（np.array（entireScreen），template，method）
这是一个非常有用的工具，顺便说一句，这个截图。感谢你提出这个问题！这似乎很有效。需要注意的是，有两个步骤。首先将img转换为RGB，然后是img[：，：，0]@Nicolas，这只是一个使用蓝色通道运行的示例。
，：，0]

。您可能正在使用其他版本的输入阵列，可能是灰度，可能是红色通道或绿色通道，或者其他修改版本的3D RGB输入阵列。如果我不这样做[：，：，0]然后我得到一个错误：cv2.error:..\..\..\opencv-3.0.0\modules\imgproc\src\templatmatch.cpp:910:error:（-215）（depth==CV_8U | | depth==CV_32F）和&type==temp.type（）&&img.dims（）@Nicolas我认为模板匹配需要2D数组。我不知道您打算如何在您的案例中使用模板匹配。我所展示的示例运行使用蓝色通道，即

img[；，：，0]

。您计划如何在您的案例中使用此模板匹配？@Nicolas在这种情况下，您可以直接执行

img=np.array（ImageGrab.grab（）.convert（'L'））

，为我们提供了一个二维灰度图像，可以与模板匹配功能一起使用。