OpenCV cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()

时间:2021-06-17 Rogn 人气:0

想了解Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()的区别的相关内容吗，Rogn在本文为您仔细讲解OpenCV cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：OpenCV,cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()，下面大家一起来学习吧。

为什么使用Python-OpenCV?

虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的最新版是4.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。

基本操作

1、图像读入

使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片，可省略。

filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志

cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2、显示图片

使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像，第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小。

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()   #cv2.destroyWindow(wname)

cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

3、保存图片

使用函数cv2.imwrite(file，img，num)保存一个图像。第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为3。

注意:

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小

cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

变换操作

1、翻转图片

使用函数cv2.flip(img,flipcode)翻转图像，flipcode控制翻转效果。

flipcode = 0：沿x轴翻转
flipcode > 0：沿y轴翻转
flipcode < 0：x,y轴同时翻转

imgflip = cv2.flip(img,1)

2、复制图片

imgcopy = img.copy()

3、颜色空间转换

注意，matplotlib 中图像通道为 RGB，而 OpenCV 中图像通道为 BGR。因此进行显示的时候，要注意交换通道的顺序。

彩色图像转为灰度图像

img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

灰度图像转为彩色图像

img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

4、裁剪图片

裁剪出自己感兴趣的部分（ROI,region of interest）,需要用到numpy的切片功能，因为OpenCV中，图像就是用numpy.ndarray存储的。

可以先通过image.shape查看行列数

print(image.shape)

例如返回(708,1000,4)分别表示图片的高、宽和通道数。

对图片的裁剪其实就是切片，例如

#得到区域高100~800步长为2，宽200~600步长为1, 通道0
image2 = image[100:800:2, 20:600:1, 0]


#得到原图，通道2
image3 = image[:, :, 2]

综合示例

读入一张图片并显示出来，经过操作后，选择退出或保存。

  import cv2
  import numpy as np
  
  img = cv2.imread('a.jpg')
  cv2.imshow('image',img)
  
  # Wait for keys to exit or save
  k = cv2.waitKey(0)
  if k == 27:                 
     cv2.destroyAllWindows()
 elif k == ord('s'):        
     cv2.imwrite('save_image.jpg', img)
     cv2.destroyAllWindows()

ord('s')表示返回字符s的ASCII值，ASCII值27对应‘Esc'

参考链接：

1、https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80835280

2、http://www.runoob.com/python/python-func-ord.html

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