在项目中遇到一个问题是想将VideoCapture()读到的frame图片转变成PIL的Image图片格式。
坑1：BGR还是RGB模式？
兴冲冲地在在网上找到一段代码，将opencv中的imread()图像转成PIL.Image格式，详见python中PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换
OpenCV转换成PIL.Image格式：
import cv2
from PIL import Image
import numpy
img = cv2.imread("plane.jpg")
cv2.imshow("OpenCV",img)
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
image.show()
cv2.waitKey() 于是将image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))复制了一遍，结果得到
open cv error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor
的错误，参考了下stackflow上类似的回答发觉应该是颜色空间的问题——意思是原来的颜色空间和要改的颜色空间是一样的，比如原来是灰度空间，就不用再cv.COLOR_BGR2GRAY了，于是这才意识到有可能VideoCapture(0)和imread()得到的颜色空间是不同的。
其实VideoCapture()与imread()得到图像的颜色空间并不相同，VideoCapture得到的图片是RGB空间的，而imread得到的图片是BGR空间的，因此这里不需要cv2.cvtColor(imgmcv2.COLOR_BGR2RGB),直接image = Image.fromarray(frame)即可，frame是VideoCapture读到的帧，Image.fromarray()可以将np.array转成image格式的图像。
坑2 ： type(frame)的结果是 ‘Nonetype’
上一步改完后image = Image.fromarray(frame)后还是会报错，我寻思是不是frame的格式还是有问题，结果测试得到opencv读取的帧是Nonetype摄像头也没有画面。
报的错是Image.fromarray(object)没有Nonetype这种格式，仔细想了想，以前久遇到过这种问题，就是opencv的VideoCapture没有读到帧的时候frame就会返回Nonetype,而ret返回的是False,所以在读取视频的循环中加一个条件判断语句即可，if ret ==True:的时候进行操作：
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
ret,frame =cap.read()
if ret==True:
print (type(frame))
print (ret)#观察frame和ret的类型
img = Image.fromarray(frame)#完成np.array向PIL.Image格式的转换
cv2.imshow("frame", frame)#正常显示frame
cv2.waitKey(1)
后面得到的结果就是ret为True,frame的type()为np.array。
总结
其实出现这么多的坑就是因为对opencv读取图片的颜色空间和数据格式不清楚，他们里面有BGR和RGB颜色空间，而一般cv2.imread()读取的图片都是BGR颜色空间的图片，cv2.VideoCapture()获取的视频帧是RGB颜色空间的图片。PIL（Python Image Library）读取的图片是RGB颜色空间的。
opencv读取的图片不管是视频帧还是图片都是矩阵形式，即np.array，转PIL.Image格式用PIL.Image.fromarray()函数即可。