将图像转换为numpy数组的必要性是什么？

Question

我正在观看使用OpenCV、numpy和PIL进行面部识别项目的教程。 在训练过程中，图像被转换为numpy数组，将其转换为numpy数组的原因是什么？

代码：

PIL_IMAGE = Image.open(path).convert("L")
image_array = np.array(PIL_IMAGE, "uint8")

- Anshuman Bharadwaj

---

数组表示具有像素值作为Numpy矩阵的特征，可用于任何机器学习算法。 - Akhil Batra

OpenCV中是否有以图像为参数的函数？ - Jörg W Mittag

@JörgWMittag 几乎每个 OpenCV 函数都使用 Numpy 数组中的图像作为参数。 - Mark Setchell

@MarkSetchell：那么，如果函数接受Numpy数组，那么为什么需要将图像转换为Numpy数组应该就很显而易见了。 - Jörg W Mittag

在你展示的这两行代码中，没有真正的理由。不过，实际的程序可能还有一些进一步的语句，调用需要numpy数组作为输入的函数。 - Dan Mašek

Answer 1

简而言之; OpenCV 图像以三维 Numpy 数组的形式存储。

当您使用该库读取数字图像时，它们被表示为 Numpy 数组。数组的矩形形状对应于图像的形状。考虑这张椅子的图片。

这是一个演示，展示了如何使用Numpy数组在OpenCV中存储该图像。

如果我们读入椅子的图像，我们可以使用image.shape来查看其结构，返回一个元组(高度，宽度，通道数)。如果是彩色图像，则图像属性将是行数、列数和通道数的元组。如果是灰度图像，则image.shape仅返回行数和列数。

import cv2

image = cv2.imread("chair.jpg")
print(image.shape)

当使用OpenCV处理图像时，我们首先指定y坐标，然后是x坐标。颜色以BGR值存储，蓝色在第0层，绿色在第1层，红色在第2层。因此，对于这张椅子的图片，它的高度为222，宽度为300，并且有3个通道（表示它是一张彩色图片）。实际上，当库读取任何图像时，它将其以这种格式存储为Numpy数组。

- nathancy

Answer 2

答案非常简单：使用Numpy，您可以对数字数组进行极快的操作，无论它们的维度、形状等如何。图像处理库（OpenCV、PIL、scikit-image）有时会在某些特殊格式中包装图像，这些格式已经在后台使用了Numpy。如果它们没有在后台使用Numpy，则可以将图像显式转换为Numpy数组。然后，您可以对它们进行快速的数值计算（卷积、FFT、模糊、滤波等）。

- Joe