Python-计算机视觉-OpenCV-Image

2022-03-11 作者: Aldeo

学习目标

将学习如何读取图像、如何显示图像以及如何保存图像。

学习这些函数: cv2.imread () ，cv2.imshow () ，cv2.imwrite ()。

学习如何使用 Matplotlib 显示图像。

Read an image 读取图像

import numpy as np
import cv2
 
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

使用函数 cv2.imread ()读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。

第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

cv2.IMREAD_COLOR :加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED：加载包括 alpha 通道在内的图像

注意：
除了这三个标志，您还可以简单地分别传递整数1、0或 -1。
即使图像路径是错误的，它也不会抛出任何错误，但是 print img 会给出 None

Display an image 显示图像

用函数 cv2.imshow ()在窗口中显示图像。该窗口自动适合图像的大小。

img = cv2.imread('11.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

aitkey ()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等，我们将在下面讨论。

Destroyallwindows ()只会破坏我们创建的所有窗口。如果您想要销毁任何特定的窗口，可以使用函数 cv2.destroyWindow () ，在该函数中将确切的窗口名称作为参数传递。

注意：
在特殊情况下，您可以先创建一个窗口，然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下，您可以指定窗口是否可以调整大小。它是通过函数 cv2.namedWindow ()实现的。默认情况下，标志是 cv2.WINDOW AUTOSIZE。但是如果您将标志指定为 cv2.WINDOW NORMAL，则可以调整窗口的大小。当图像尺寸太大时，在窗口添加跟踪条会很有帮助。

读取图片如下截图

Write an image 写一张图

使用函数 cv2.imwrite ()保存映像。

img = cv2.imread('11.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imwrite('messigray.png',img)

第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。这将以 PNG 格式保存图像到工作目录中。

Sum it up 总结一下

下面的程序加载一个图像的灰度，显示它，保存图像，如果你按's'和退出，或只是退出没有保存，如果你按 ESC 键。

import numpy as np
import cv2
 
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:         # wait for ESC key to exit
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('messigray.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

注意：
如果您使用的是64位机器，则必须修改如下 kcv2.waitkey (0)行: kcv2.waitkey (0) & 0xFF

拓展-使用 Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库，它提供了各种各样的绘图方法。你会在接下来的文章中看到它们。在这里，您将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。你可以使用 Matplotlib 缩放图片，保存图片等。

若没下载，请执行

pip install matplotlib

使用

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

运行上面代码，如下：

注意：
Matplotlib 有很多可供选择的绘图方法。更多细节请参考 Matplotlib 文档。一些，我们会在路上看到。
Opencv 加载的彩色图像处于 BGR 模式。但是 Matplotlib 显示为 RGB 模式。因此，在 Matplotlib，如果使用 OpenCV 读取图像，彩色图像将无法正确显示。详情请参阅练习。