图像转换后的opencv cv2.imwrite错误答案

【问题标题】：opencv cv2.imwrite error after image transform图像转换后的opencv cv2.imwrite错误
【发布时间】：2021-05-29 13:19:26
【问题描述】：

import cv2
import numpy as np

def prepare_data_test(test_path):
    input_names = []
    for dirname in test_path:
        for _, _, fnames in sorted(os.walk(dirname)):
            for fname in fnames:
                if is_image_file(fname):
                    input_names.append(os.path.join(dirname, fname))
    return input_names

def is_image_file(filename):
    return any(filename.endswith(extension) for extension in IMG_EXTENSIONS)

IMG_EXTENSIONS = [
    '.jpg', '.JPG', '.jpeg', '.JPEG',
    '.png', '.PNG', '.ppm', '.PPM', '.bmp', '.BMP',
]

test_path = ["./figures/"]  # ["./test_images/real/"]
subtask = "dataset"  # if you want to save different testset separately
val_names = prepare_data_test(test_path)
num=1
for val_path in val_names:
    im = cv2.imread(val_path)#3채
    img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # no channel
    dx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0)  # float 형태의 미분값을 저장
    dy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1)

    mag = cv2.magnitude(dx, dy)  # gradient magnitude , no channel
    mag = np.clip(mag, 0, 255).astype(np.uint8)  # 255보다 커질 수 있으므로 saturate 연산
    #mag = np.expand_dims(mag, axis=2)

    mag = cv2.cvtColor(mag, cv2.COLOR_GRAY2RGB)  # convert mag to RGBA 채널: 3
    mag = cv2.cvtColor(mag, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #width, height 채널 없어짐
    mag = np.expand_dims(mag, axis=2)
    print(mag.shape)

    #concat = np.concatenate([im,mag],-1)
    concat = np.concatenate([im,mag], axis = 2)
    outfile = 'output%s.jpg' % (num)
    cv2.imwrite(outfile, concat)##### it saved im image  error
    num = num + 1
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

我制作了梯度幅值图像，然后我制作了连接图像作为输入图像和梯度图像，我想保存连接的图像但是为什么opencv没有保存连接图像，它保存了输入图像我收到错误 cv2.imwrite

enter image description here

【问题讨论】：

首先你的outfile在保存之前是什么形状的？其次，您得到的错误是什么？
im = chanel-3，mag = channel-1，concat = channel-4，我没有错误，我的问题只是图像不同 cv2.imwrite(concat) 和 concat

标签： python opencv image-processing

【解决方案1】：

如果要并排显示原始图像和梯度幅度（如附图所示），np.concatenate 应与axis=1 一起使用，而不是axis=2：

# Convert gradient magnitude to BGR so make shape compatible with im's shape.
mag_vis = cv2.cvtColor(mag, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 
concat = np.concatenate([im, mag_vis], axis=1)

按原样，您沿着通道维度连接，并最终得到一个 4 通道图像。

另一方面，如果是这样——如果你想将具有梯度幅度的 BGRA 图像保存为 Alpha 通道——你可以考虑将图像保存为.png，而不是.jpg。

【讨论】：