OpenCV-Python图像入门|极客笔记

在本次会议中:

在这里，你将学习如何读取图像、如何显示图像以及如何将其保存起来
你要学习这些函数：cv.imread()、cv.imshow()、cv.imwrite()
您还可以选择学习如何使用 Matplotlib 显示图像。

使用 OpenCV

读取图像

使用 cv.imread() 函数读取一张图像，图片应该在工作目录中，或者应该提供完整的图像路径。

第二个参数是一个 flag，指定了应该读取图像的方式

cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像，任何图像的透明度都会被忽略，它是默认标志
cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括 alpha 通道

Note

你可以简单地分别传递整数 1、0 或-1，而不是这三个 flag。

看下面的代码

import numpy as np
import cv2 as cv
# 用灰度模式加载图像
img = cv.imread('messi5.jpg', 0)

注意

即使图像路径错误，它也不会抛出任何错误，但是打印 img会给你None

显示图像

用 cv.imshow() 函数在窗口中显示图像，窗口自动适应图像的大小。

第一个参数是窗口名，它是一个字符串，第二个参数就是我们的图像。你可以根据需要创建任意数量的窗口，但是窗口名字要不同。

cv.imshow('image', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

一个窗口的截图可能看起来像这样 (in Fedora-Gnome machine):

opencv显示图像

cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数，它的参数是以毫秒为单位的时间。该函数为任意键盘事件等待指定毫秒。如果你在这段时间内按下任意键，程序将继续。如果传的是 0，它会一直等待键盘按下。它也可以设置检测特定的击键，例如，按下键 a 等，我们将在下面讨论。

Note

除了绑定键盘事件，该函数还会处理许多其他 GUI 事件，因此你必须用它来实际显示图像。

cv.destroyAllWindows() 简单的销毁我们创建的所有窗口。如果你想销毁任意指定窗口，应该使用函数 cv.destroyWindow() 参数是确切的窗口名。

Note

有一种特殊情况，你可以先创建一个窗口然后加载图像到该窗口。在这种情况下，你能指定窗口是否可调整大小。它是由这个函数完成的 cv.namedWindow()。默认情况下，flag 是 cv.WINDOW_AUTOSIZE。但如果你指定了 flag 为 cv.WINDOW_NORMAL，你能调整窗口大小。当图像尺寸太大，在窗口中添加跟踪条是很有用的。

看下面的代码：

cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image',img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

保存图像

保存图像，用这个函数 cv.imwrite()。

第一个参数是文件名，第二个参数是你要保存的图像。

cv.imwrite('messigray.png',img)

将该图像用 PNG 格式保存在工作目录。

总结一下

下面的程序以灰度模式读取图像，显示图像，如果你按下 ‘s‘ 会保存和退出图像，或者按下 ESC 退出不保存。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('messi5.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27: # ESC 退出
    cv.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 's' 保存退出
    cv.imwrite('messigray.png',img)
    cv.destroyAllWindows()

注意

如果你使用的是 64 位机器，你需要修改k = cv.waitKey(0)像这样：k = cv.waitKey(0) & 0xFF

使用 Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，提供了丰富多样的绘图函数。你将在接下来的文章中看到它们。在这里，你将学习如何使用 Matplotlib 来显示图像。你还能用 Matplotlib 缩放图像，保存图像等。

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([]) # 隐藏 X 和 Y 轴的刻度值
plt.show()

窗口的屏幕截图是这样的：

opencv使用 Matplotlib