為什么使用Python-OpenCV?

雖然python 很強(qiáng)大，而且也有自己的圖像處理庫PIL，但是相對(duì)于OpenCV 來講，它還是弱小很多。跟很多開源軟件一樣OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于調(diào)用。OpenCV 的最新版是4.0，包含了超過2500 個(gè)算法和函數(shù)，幾乎任何一個(gè)能想到的成熟算法都可以通過調(diào)用OpenCV 的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，超級(jí)方便。

基本操作

1、圖像讀入

使用函數(shù)cv2.imread(filepath,flags) 讀入圖像。這幅圖像應(yīng)該在此程序的工作路徑，或者給函數(shù)提供完整路徑，第二個(gè)參數(shù)是要告訴函數(shù)應(yīng)該如何讀取這幅圖片，可省略。

filepath：要讀入圖片的完整路徑 flags：讀入圖片的標(biāo)志

• cv2.IMREAD_COLOR：默認(rèn)參數(shù)，讀入一副彩色圖片，忽略alpha通道
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE：讀入灰度圖片
• cv2.IMREAD_UNCHANGED：顧名思義，讀入完整圖片，包括alpha通道

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

2、顯示圖片

使用函數(shù)cv2.imshow(wname,img)顯示圖像，第一個(gè)參數(shù)是顯示圖像的窗口的名字，第二個(gè)參數(shù)是要顯示的圖像（imread讀入的圖像），窗口大小自動(dòng)調(diào)整為圖片大小。

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

• cv2.waitKey顧名思義等待鍵盤輸入，單位為毫秒，即等待指定的毫秒數(shù)看是否有鍵盤輸入，若在等待時(shí)間內(nèi)按下任意鍵則返回按鍵的ASCII碼，程序繼續(xù)運(yùn)行。若沒有按下任何鍵，超時(shí)后返回-1。參數(shù)為0表示無限等待。不調(diào)用waitKey的話，窗口會(huì)一閃而逝，看不到顯示的圖片。
• cv2.destroyAllWindow()銷毀所有窗口
• cv2.destroyWindow(wname)銷毀指定窗口

3、保存圖片

使用函數(shù)cv2.imwrite(file，img，num)保存一個(gè)圖像。第一個(gè)參數(shù)是要保存的文件名，第二個(gè)參數(shù)是要保存的圖像?？蛇x的第三個(gè)參數(shù)，它針對(duì)特定的格式：對(duì)于JPEG，其表示的是圖像的質(zhì)量，用0 - 100的整數(shù)表示，默認(rèn)95;對(duì)于png ,第三個(gè)參數(shù)表示的是壓縮級(jí)別，默認(rèn)為3。

注意:

• cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY類型為 long ,必須轉(zhuǎn)換成 int
• cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 從0到9 壓縮級(jí)別越高圖像越小

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

變換操作

1、翻轉(zhuǎn)圖片

使用函數(shù)cv2.flip(img,flipcode)翻轉(zhuǎn)圖像，flipcode控制翻轉(zhuǎn)效果。

• flipcode = 0：沿x軸翻轉(zhuǎn)
• flipcode > 0：沿y軸翻轉(zhuǎn)
• flipcode < 0：x,y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn)

imgflip = cv2.flip(img,1)

2、復(fù)制圖片

imgcopy = img.copy()

3、顏色空間轉(zhuǎn)換

注意，matplotlib 中圖像通道為 RGB，而 OpenCV 中圖像通道為 BGR。因此進(jìn)行顯示的時(shí)候，要注意交換通道的順序。

彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像

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

灰度圖像轉(zhuǎn)為彩色圖像

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

4、裁剪圖片

裁剪出自己感興趣的部分（ROI,region of interest）,需要用到numpy的切片功能，因?yàn)镺penCV中，圖像就是用numpy.ndarray存儲(chǔ)的。

可以先通過image.shape查看行列數(shù)

print(image.shape)

例如返回(708,1000,4)分別表示圖片的高、寬和通道數(shù)。

對(duì)圖片的裁剪其實(shí)就是切片，例如

#得到區(qū)域高100~800步長(zhǎng)為2，寬200~600步長(zhǎng)為1, 通道0
image2 = image[100:800:2, 20:600:1, 0]


#得到原圖，通道2
image3 = image[:, :, 2]

綜合示例

讀入一張圖片并顯示出來，經(jīng)過操作后，選擇退出或保存。

  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對(duì)應(yīng)‘Esc'

參考鏈接：

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

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

到此這篇關(guān)于Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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