cv2.imshow() 函数显示正确的图像，但在使用 cv2.imwrite() 函数保存时，它保存了所有黑色像素图像？答案

【问题标题】：cv2.imshow() function displays correct image but while saving it using cv2.imwrite() funtion, its saves all black pixel image?cv2.imshow() 函数显示正确的图像，但在使用 cv2.imwrite() 函数保存时，它保存了所有黑色像素图像？
【发布时间】：2020-12-03 09:51:39
【问题描述】：

我正在尝试将输入图像的大小调整为 736 x 736 作为输出大小，同时保留原始图像的纵横比并在此过程中添加零填充。函数image_resize_add_padding() 工作正常，并且正在做我想做的事情。使用cv2.imshow() 函数显示时调整大小的图像看起来不错但是在使用cv2.imwrite() 函数保存时，它似乎是一个全黑的图像。

如何在显示时保存正确的图像？

import cv2
import numpy as np


def image_resize_add_padding(image, target_size):
    ih, iw = target_size
    h,  w, _ = image.shape

    scale = min(iw/w, ih/h)
    nw, nh = int(scale * w), int(scale * h)
    image_resized = cv2.resize(image, (nw, nh))

    image_paded = np.full(shape=[ih, iw, 3], fill_value=128.0)
    dw, dh = (iw - nw) // 2, (ih-nh) // 2
    image_paded[dh:nh+dh, dw:nw+dw, :] = image_resized
    image_paded = image_paded / 255.

    return image_paded


input_size = 736
image_path = "test_image.jpg"
original_image = cv2.imread(image_path)
output_image = image_resize_add_padding(
    np.copy(original_image), [input_size, input_size])
cv2.imshow('image', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('test_output.jpg', output_image)

【问题讨论】：

你试过这篇文章的步骤了吗？ stackoverflow.com/questions/19239381/…
@MightyDiffy 感谢您的参考。上面帖子中的最佳答案是将输出图像乘以 255 以获得正确的范围。我之前确实尝试过，或者我可以删除将 image_paded 输出除以 255 的部分。但它没有用。

标签： python opencv image-resizing

【解决方案1】：

imshow 函数和使用 JPG 格式的 imwrite 处理浮点图像缓冲区的方式不同。

您将图像除以255. 的那一行将图像格式更改为浮点数。为了让 JPG writer 正确处理图像数据，例如，您可以在调用 imwrite 之前将缓冲区转换为 uint8（并确保值在 0-255 范围内）。

编辑：

代码将图像转换为浮点数，并将范围更改为 0-1。目前尚不清楚为什么要这样做，但如果您想保持功能不变，您可以为imwrite 调用准备图像，如下所示：

output_image = (output_image * 255).astype('uint8')

【讨论】：

是的，只要摆脱 image_paded = image_paded / 255. 就可以了。
@etienne-d 根据您的建议，我通过将 output_image.astype('uint8') 添加为 cv2.imwrite('test_output.jpg', output_image) 来转换缓冲区，但结果相同（全黑图像。）我错过了什么吗？
@Doyousketch2 我之前确实尝试过，但没有成功。删除 image_paded = image_paded / 255.part 将进一步显示错误图像（即平面白色图像）并保存全黑图像。您可以尝试通过任何示例图像破坏上面的代码并自己查看。
您的测试图像是普通的 rgb .JPG，还是具有透明度？我知道从历史上看，CV2 在 jpg 上存在问题。多年来，他们没有增加阅读这些内容的能力。认为人们仍然避免它，因为它引入了人工制品。在删除该行的情况下运行完全相同的代码，并且在 .PNG 上很好
@EtienneD。非常感谢您的更新版本。它就像一个魅力。