将CV2 Numpy数组转换为RGB图像时出现“Not Enough Image Data”错误

Question

将CV2 Numpy数组转换为RGB图像时出现“Not Enough Image Data”错误

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在下面的代码中，我试图使用CV2输出一个单独的人脸（从一张较大的图像中裁剪出来）：

def machine_pst():
    mlimg = request.files.get("mlimg")
    fname = mlimg.filename
    filepath = "/home/assets/faces/"
    mlimg.save(filepath + fname, overwrite = True)
    full_path = filepath + fname
    cascPath = "/home/assets/haarcascade_frontalface_default.xml"
    detector = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
    faceSamples=[]
    pilImage=Image.open(full_path).convert('L')
    imageNp=np.array(pilImage,'uint8')
    faces=detector.detectMultiScale(imageNp)
    for (x,y,w,h) in faces:
        faceSamples.append(imageNp[y:y+h,x:x+w])
    img = Image.fromarray(faceSamples[0], 'RGB')

   cv2.imwrite("/home/assets/faces/read.png", img)
   source = "/static/faces/read.png"
   return template("home/machineout", source = source)

使用source作为参数传递到img src="{{source}}

如果我返回一个包含3张脸的图像中的脸部数量，我会获得“3”，所以这似乎很好用，如果我返回faceSamples的任何索引（例如faceSamples [0]），我也会得到数据返回，但是当我尝试将该人脸样本转换为图像时，出现了问题...

img = Image.fromarray(faceSamples[0], 'RGB')

我收到了一个ValueError，说“图像数据不足”

我知道（从之前的答案中得知），detectMultiScale返回的是矩形而不是图像，但是通过我的额外的Numpy代码，这仍然是个问题吗？我是否仍然没有完全理解faceSamples数组返回的内容？最后一段代码不能直接将其转换回RGB图像吗？

- Victor Rodriguez

我在想 "/home/.../assets/faces/" 是否是正确的路径。你确定不是 .. 吗？ - Quang Hoang

啊，抱歉 Quang。让我把那些去掉，这样就不会有混淆了……我只是举例子用了那些点。路径都正常工作。 - Victor Rodriguez

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img = Image.fromarray() 会尝试创建一个 PIL 图像，然后将其传递给 cv2.imwrite()，但是 OpenCV 不支持 PIL 图像 - 它期望的是 Numpy 数组。你已经在 faceSamples[0] 中拥有了你想要的 - 一个 OpenCV 可以使用的 Numpy 数组/图像。 - Mark Setchell

你太棒了，马克！我正在查看我的图像中的一个面孔！感谢你的所有帮助，如果你想把这个作为答案，我会接受它。 - Victor Rodriguez

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Quang Hoang · Accepted Answer

您的问题在这里：

pilImage=Image.open(full_path).convert('L')
imageNp=np.array(pilImage,'uint8')

也就是说，您将imageNp转换为单通道灰度图像。那么继续操作就没有什么意义了。

img = Image.fromarray(faceSamples[0], 'RGB')

faceSamples[0]同样也是一张灰度图像。

另外，与@MarkSetchell的评论类似，您可以使用cv2.imread和其他函数替代PIL。它们更兼容其他openCV函数。