Comment créer une image OpenCV à partir d'une image PIL?

Je veux faire du traitement d'image avec OpenCV (en Python), mais j'ai commencer avec un PIL Image objet, donc je ne peux pas utiliser le cvLoadImage() appel, car celle-ci prend un nom de fichier.

Cette recette (adapté de http://opencv.willowgarage.com/wiki/PythonInterface) ne fonctionne pas car cvSetData se plaint argument 2 of type 'void *' . Des idées?

from opencv.cv import *
from PIL import Image

pi = Image.open('foo.png')                       # PIL image
ci = cvCreateImage(pi.size, IPL_DEPTH_8U, 1)     # OpenCV image
data = pi.tostring()
cvSetData(ci, data, len(data))

Je pense que le dernier argument de la cvSetData est mal aussi, mais je ne suis pas sûr de ce qu'il devrait être.

source d'informationauteur Arkady

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L'exemple que vous avez essayé de s'adapter est de la nouvelle interface python pour OpenCV 2.0. C'est probablement la source de la confusion entre le préfixe et non le préfixe des noms de fonction (cv.cvSetData() contre cv.SetData()).

OpenCV 2.0 est maintenant livré avec deux jeux de liaisons python:
- La "old-style" wrapper pythonun paquet python avec le opencv.{cv,highgui,ml} modules
- La nouvelle interfaceun python C extension (cv.pyd), qui enveloppe toute la OpenCV fonctionnalités (y compris les highgui et ml modules.)
La raison derrière le message d'erreur est que le RASADE enveloppe ne gère pas la conversion d'une chaîne python pour un bon vieux C tampon. Cependant, la GORGÉE wrapper est livré avec le opencv.adaptors module, conçu pour prendre en charge les conversions de numpy et PIL images d'OpenCV.

Suivantes (testé) code devrait résoudre votre problème d'origine (conversion à partir de la LIP à OpenCV), à l'aide de l'interface SWIG :
```
# PIL to OpenCV using the SWIG wrapper
from opencv import cv, adaptors, highgui
import PIL

pil_img = PIL.Image.open(filename)

cv_img = adaptors.PIL2Ipl(pil_img)

highgui.cvNamedWindow("pil2ipl")
highgui.cvShowImage("pil2ipl", cv_img)
```
Toutefois, cela ne résout pas le fait que le cv.cvSetData() fonction échouera toujours (avec les RASADE wrapper de mise en œuvre).
Vous pouvez ensuite utiliser le nouveau style wrapper, qui vous permet d'utiliser la cv.SetData() fonction de ce que vous pouvez attendre :
```
# PIL to OpenCV using the new wrapper
import cv
import PIL

pil_img = PIL.Image.open(filename)       

cv_img = cv.CreateImageHeader(pil_img.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)  # RGB image
cv.SetData(cv_img, pil_img.tostring(), pil_img.size[0]*3)

cv.NamedWindow("pil2ipl")
cv.ShowImage("pil2ipl", cv_img)
```
Une troisième approche serait de passer votre OpenCV interface python à la ctypes à base de wrapper. Il est livré avec les fonctions de l'utilitaire pour l'explicite de la conversion de données entre par exemple python cordes et C tampons. Un rapide coup d'oeil sur google recherche de code semble indiquer qu'il s'agit d'une méthode de travail.

Concernant le troisième paramètre de la cvSetData() la fonction, la taille du buffer d'image, mais l'image de l'étape. L'étape est le nombre d'octets dans une ligne de l'image, qui est pixel_depth * number_of_channels * image_width. Le pixel_depth paramètre est la taille, en octets, des données associées à un canal. Dans votre exemple, il serait tout simplement la largeur de l'image (un seul canal, un octet par pixel).
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C'est vraiment déroutant à la fois gorgée et nouveau binding python. Par exemple, dans le OpenCV 2.0, cmake peut accepter à la fois BUILD_SWIG_PYTHON_SUPPORT et BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT. Mais de toute façon, j'ai un peu compris la plupart des pièges.

Dans le cas d'utilisation "importer cv" (le nouveau binding python), une étape de plus est nécessaire.
```
cv.SetData(cv_img, pil_img.tostring(), pil_img.size[0]*3)
cv.CvtColor(cv_img, cv_img, cv.CV_RGB2BGR)
```
La conversion est nécessaire pour les images RVB, car la séquence est différente dans la LIP et IplImage. La même chose s'applique à l'Ipl pour PIL.

Mais si vous utiliser opencv.adaptateurs, il est déjà pris en charge. Vous pouvez regarder dans les détails adaptors.py si vous êtes intéressé.
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Je l'ai fait à l'aide de la python2.6 liaisons de OpenCV2.1:
```
    ...
    cv_img = cv.CreateImageHeader(img.size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
    cv.SetData(cv_img, img.rotate(180).tostring()[::-1])
    ...
```
La rotation de l'image et de la réversion de la chaîne est de permuter RVB en BGR, qui est utilisé dans OpenCV l'encodage vidéo. Je suppose que ce serait aussi nécessaire pour toute autre utilisation d'une image converti à partir du DIP à OpenCV.
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Je ne suis pas un expert mais j'ai réussi à obtenir un opencv image à partir d'une image de PIL avec ce code:
```
import opencv

img = opencv.adaptors.PIL2Ipl(pilimg)
```

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