python opencv 實現讀取、顯示、寫入圖像的方法
opencv是一個強大的圖像處理和計算機視覺庫,實現了很多實用算法,值得學習和深究下。
opencv包安裝
· 這里直接安裝opencv-python包(非官方): pip install opencv-python
官方文檔:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/
1、讀取圖像
import cv2 image=cv2.imread("dog2.jpg",1)
說明:
第二個參數是一個標志,它指定了讀取圖像的方式。
- cv.IMREAD_COLOR: 加載彩色圖像。任何圖像的透明度都會被忽視。它是默認標志。
- cv.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加載圖像
- cv.IMREAD_UNCHANGED:加載圖像,包括alpha通道
注意除了這三個標志,你可以分別簡單地傳遞整數1、0或-1。
即使圖像路徑出現了錯誤,也不會報錯,而是print(image)會輸出None。
2、顯示圖像
cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
說明:
使用函數cv.imshow()
在窗口中顯示圖像。窗口自動適合圖像尺寸。
cv.waitKey()
是一個鍵盤綁定函數。其參數是以毫秒為單位的時間。該函數等待任何鍵盤事件指定的毫秒。如果您在這段時間內按下任何鍵,程序將繼續(xù)運行。如果0被傳遞,它將無限期地等待一次敲擊鍵。它也可以設置為檢測特定的按鍵,例如,如果按下鍵 a 等,我們將在下面討論。
注意 除了鍵盤綁定事件外,此功能還處理許多其他GUI事件,因此你必須使用它來實際顯示圖像。
cv.destroyAllWindows()
只會破壞我們創(chuàng)建的所有窗口。如果要銷毀任何特定的窗口,請使用函數cv.destroyWindow()在其中傳遞確切的窗口名稱作為參數。
注意在特殊情況下,你可以創(chuàng)建一個空窗口,然后再將圖像加載到該窗口。在這種情況下,你可以指定窗口是否可調整大小。這是通過功能cv.namedWindow()完成的。默認情況下,該標志為cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是,如果將標志指定為cv.WINDOW_NORMAL,則可以調整窗口大小。當圖像尺寸過大以及向窗口添加跟蹤欄時,這將很有幫助。
cv2.namedWindow('image',cv.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('image',image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
3、寫入圖像
使用函數cv.imwrite()保存圖像。
第一個參數是文件名,第二個參數是要保存的圖像。cv.imwrite('messigray.png',img)
這會將圖像以PNG格式保存在工作目錄中。
在下面的程序中,以灰度加載圖像,顯示圖像,按s
保存圖像并退出,或者按ESC
鍵直接退出而不保存。
import numpy as np import cv2 img = cv.imread('dog2.jpg',0) cv.imshow('image',img) k = cv.waitKey(0) if k == 27: # 等待ESC退出 cv.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): # 等待關鍵字,保存和退出 cv.imwrite('dog2gray.png',img) cv.destroyAllWindows()
如果使用的是64位計算機,則必須k = cv.waitKey(0)
按如下所示修改行:k = cv.waitKey(0) & 0xFF
4、結合使用matplotlib
import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('messi5.jpg',0) plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隱藏 x 軸和 y 軸上的刻度值 plt.show()
警告:OpenCV加載的彩色圖像處于BGR模式。但是Matplotlib以RGB模式顯示。因此,如果使用OpenCV讀取彩色圖像,則Matplotlib中將無法正確顯示彩色圖像。
總結
到此這篇關于python opencv 實現讀取、顯示、寫入圖像的方法的文章就介紹到這了,更多相關python opencv 圖片讀取顯示寫入內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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