为什么相同的像素使用PIL和Opencv有不同的值？
我从互联网上下载了一张随机图像，然后用PIL.Image.open()和cv2.imread()打开它，然后我检查了一些像素的值。问题是，使用PIL和Opencv，我得到了相同像素的不同值！
这就是我试过的图像：
我就是这样做的：
>>> import cv2
>>> from PIL import Image
>>> img = cv2.imread('img.jpg')
>>> im = Image.open('img.jpg')
>>> img[0][0]
>>> array([142, 152, 146], dtype=uint8)
>>> im.getpixel((0, 0))
>>> (138, 158, 131)R，G，B值(138 != 146)，(158 != 152)，(131 != 142) im和img的不匹配，尽管它是相同的像素和相同的图像！
我查看了这样的帖子，我发现this post在谈论同样的问题，所以我使用了发布的代码再次检查两者之间的差异：
from PIL import Image
import cv2
import sys
from hashlib import md5
import numpy as np
def hashIm(im):
imP = np.array(Image.open(im))
# Convert to BGR and drop alpha channel if it exists
imP = imP[..., 2::-1]
# Make the array contiguous again
imP = np.array(imP)
im = cv2.imread(im)
diff = im.astype(int)-imP.astype(int)
cv2.imshow('cv2', im)
cv2.imshow('PIL', imP)
cv2.imshow('diff', np.abs(diff).astype(np.uint8))
cv2.imshow('diff_overflow', diff.astype(np.uint8))
with open('dist.csv', 'w') as outfile:
diff = im-imP
for i in range(-256, 256):
outfile.write('{},{}\n'.format(i, np.count_nonzero(diff==i)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
return md5(im).hexdigest() + ' ' + md5(imP).hexdigest()
if __name__ == '__main__':
print(hashIm('img.jpg'))我得到的散列是不同的，而且图像之间的区别也不是黑色的！
附加信息：
- 操作系统: Ubuntu 18.04
- Python: 3.6
- Opencv: opencv-python=4.0.0.21
- PIL: Pillow==5.4.1
对此有什么解释吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-14 17:37:11
这可能不是一个数字/舍入问题，而是一个jpg解码变化：https://github.com/python-pillow/Pillow/issues/3833。
特别是：
根据维基百科的说法，JPEG解码器可以产生稍微不同的结果，“每个像素分量最多有一点差异”。
(https://github.com/python-pillow/Pillow/issues/3833#issuecomment-585211263)
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-22 10:59:38
Opencv将图像存储为一条矮胖的ndarray。
import cv2
cv_img = cv2.imread(img_path)
from PIL import Image
pil_img = Image.open(img_path)当您执行cv_img[x][y]时，您正在访问y第四列和x第四行，但是如果您执行pil_img.getpixel((x,y))枕头访问x第四列和y第四行的像素。
另一个因素是(R, G, B)格式的枕头返回，而opencv则返回(B, G, R)格式。
对我来说，cv_img[20][10]给了array([127, 117, 129], dtype=uint8)。看看这里B = 127，G = 117，R = 129。
但是pil_img[10][20]给了(129, 117, 127)。看看这里R = 129，G = 117，B = 127。
https://stackoverflow.com/questions/56254907
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