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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