我知道opencv有一个BGR顺序，但在我的实验中，不仅顺序而且值也完全混乱
import cv2 as cv
import tifffile as tiff
import skimage.io
img_path = r"C:testpicst100r50s16_1_19.tif"
c = cv.imread(img_path,cv.IMREAD_UNCHANGED)
t = tiff.imread(img_path)
s = skimage.io.imread(img_path)
print("c:", c.shape, "t:", t.shape, "s:", s.shape)
print("c:", c.dtype, "t:", t.dtype, "s:", s.dtype)
print(c[0, 0], c[1023, 0], c[0, 1023], c[1023, 1023])
print(t[0, 0], t[1023, 0], t[0, 1023], t[1023, 1023])
print(s[0, 0], s[1023, 0], s[0, 1023], s[1023, 1023])
print(c.sum())
print(t.sum())
print(s.sum())
输出如下：
c: (1024, 1024, 4) t: (1024, 1024, 4) s: (1024, 1024, 4)
c: uint8 t: uint8 s: uint8
[ 50 63 56 182] [131 137 140 193] [29 28 27 94] [123 130 134 190]
[ 79 88 70 182] [185 181 173 193] [74 77 80 94] [180 174 165 190]
[ 79 88 70 182] [185 181 173 193] [74 77 80 94] [180 174 165 190]
# Here seems that opencv only read the alpha channel right,
# the values of first three channels are much different than other package
539623146
659997127
659997127
我使用的图像可以在这里下载。所以，这是我的问题，如何打开 cv 处理 4 通道 tiff 文件？因为当我在 3 通道图像上进行测试时，一切看起来都很好。
我一分钟都不相信存在舍入错误或与 JPEG 解码相关的错误，如链接文章所建议的那样。
首先是因为您的图像是整数的，特别是uint8所以没有浮点数的舍入，其次是因为您的 TIF 图像的压缩不是 JPEG - 实际上没有压缩。如果您使用ImageMagick并执行以下操作，您可以自己看到这一点：
identify -verbose a.tif
或者如果您使用附带tiffinfolibtiff，如下所示：
tiffinfo -v a.tif
因此，我通过使用ImageMagick生成示例图像进行了一些实验，如下所示：
# Make 8x8 pixel TIF full of RGBA(64,128,192) with full opacity
convert -depth 8 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,1)" a.tif
# Make 8x8 pixel TIFF with 4 rows per strip
convert -depth 8 -define tiff:rows-per-strip=4 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,1)" a.tif
OpenCV能够正确读取所有这些，但是，当我执行以下操作时，它出错了。
# Make 8x8 pixel TIFF with RGB(64,128,192) with 50% opacity
convert -depth 8 -define tiff:rows-per-strip=1 -size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,0.5)" a.tif
这些值在OpenCV中显示为 32、64、96 - 是的，正好是正确值的一半- 就像OpenCV预乘 alpha 一样。所以我尝试了 25% 的不透明度，结果值为正确值的 1/4。所以，我怀疑OpenCV中有一个错误，它预乘了alpha。
如果您查看您的值，您会发现tifffile，skimage将第一个像素读取为：
[ 79 88 70 182 ]
如果您查看该像素的 alpha，它是 0.713725 (182/255(，如果将这些值中的每一个乘以该值，您将获得：
[ 50 63 56 182 ]
这正是OpenCV所做的。
作为一种解决方法，我想您可以除以 alpha 以正确缩放。
如果争论是OpenCV故意预乘alpha，那么这就引出了一个问题，为什么它对TIFF文件这样做而不是对PNG文件这样做：
# Create 8x8 PNG image full of rgb(64,128,192) with alpha=0.5
convert -depth 8 size 8x8 xc:"rgba(64,128,192,0.5)" a.png
检查OpenCV：
import cv2
c = cv2.imread('a.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
In [4]: c.shape
Out[4]: (8, 8, 4)
In [5]: c
Out[5]:
array([[[192, 128, 64, 128],
[192, 128, 64, 128],
...
...
如果有人认为TIF文件中的值与OpenCV报告的那样，我只能说我以50%的不透明度编写了rgb(64,128,192(，我测试了以下每个内容，发现它们都同意，唯一的例外是OpenCV正是该文件包含的内容：
- 图像魔术 v7
- libvips v8
- Adobe Photoshop CC 2017
- PIL/枕头 v5.2.0
- GIMP v2.8
- scikit-image v0.14