Kaggle环境下将预处理后图像写入输出目录的问题求助

原有代码错误说明 #

• 第一种写法错误：fromarray是PIL.Image类的方法，不是OpenCV读取生成的numpy数组自带的方法，且保存路径仅指定目录未填写完整文件名
• 第二种写法错误：cv2.imwrite第一个参数需要传入带文件名的完整存储路径，仅传入目录无法完成写入
• 第三种写法错误：plt.imsave参数顺序颠倒，第一个参数为存储路径，第二个参数为图像数组，且matplotlib默认使用RGB通道顺序，直接写入OpenCV读取的BGR格式图像会出现颜色偏移

前置准备 #

如果需要写入自定义的./output子目录，需先确保目录存在，可提前执行目录创建代码：

import os
os.makedirs('./output', exist_ok=True)

Kaggle默认工作目录为/kaggle/working，写入该目录下的文件会自动同步到输出产物中，也可以直接使用相对路径./指代该目录。 #

可行写入方案 #

方案1：使用OpenCV直接写入（最适配现有代码） #

你本身使用cv2读取图像，直接用cv2写入无需额外转换通道：

# 写入到工作根目录
cv2.imwrite('processed_image.jpg', img)
# 写入到自定义output子目录
cv2.imwrite('./output/processed_image.jpg', img)

方案2：使用PIL库写入 #

如果后续需要做PIL相关的图像处理，可按如下写法操作：

from PIL import Image
# OpenCV读取的图像为BGR通道，需先转为RGB避免偏色
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pil_img = Image.fromarray(img_rgb)
# 保存文件
pil_img.save('./output/processed_image.jpg')

方案3：使用Matplotlib写入 #

import matplotlib.pyplot as plt
# 转换通道避免偏色
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imsave('./output/processed_image.jpg', img_rgb)

验证写入结果 #

写入完成后可执行如下代码确认文件生成成功：

print(os.listdir('./output'))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者laxman kusuma