我的博客主要以官网Opencv-Python教程和贾志刚老师的课程进行的学习整理。
我用的是环境是python3.7+opencv4.1.1+pycharm2019.2.3。
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今天先学习如何读取图像，如何显示图像以及如何将其保存回
- 今天将学习以下几个函数：cv2.imread（），cv2.imshow（），cv2.imwrite（）
- 如何使用Matplotlib显示图像
使用函数cv2.imread（）读取图像。
第二个参数是一个标志，用于指定应读取图像的方式。
- cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。图像的任何透明度都将被忽略。这是默认标志。
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道。
我一般是默认不填第二个参数。
import cv2 as cv
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("F:/Pycharm/opencv_exercises-master/images/Crystal.jpg")使用函数cv2.imshow（）在窗口中显示图像。
窗口自动适合图像尺寸。第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个是我们要显示的图像。可以根据需要创建任意多个窗口，但是必须使用不同的窗口名称。
src = cv.imread("F:/Pycharm/opencv_exercises-master/images/Crystal.jpg")
# cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
v2.waitKey（）是键盘绑定功能。它的参数是时间（以毫秒为单位）。该函数将为任何键盘事件等待指定的毫秒数。如果在此期间按任意键，这个函数会返回按键的 ASCII 码值，程序将继续。如果没有键盘输入，返回值为 -1，如果我们设置这个函数的参数为 0，那它将会无限期的等待键盘输入。它也可以被用来检测特定键是否被按下。
cv2.destroyAllWindows（）可以轻易删除任何我们建立的窗口。如果要销毁任何特定的窗口，可以使用函数cv2.destroyWindow（）在括号内输入你想删除的窗口名。
一般情况下，我们先创建一个窗口， 之后再加载图像。 这样我们可以决定窗口是否可以调整大小。 使用的函数是cv2.namedWindow()。 初始设定函数标签是 cv2.WINDOW_AUTOSIZE。 如果把标改成cv2.WINDOW_NORMAL，你就可以调整窗口大小了。当图像维度太大，或者要添加轨迹条时，调整窗口大小将会很有用。
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : MMagicLoren
# @Email : [email protected]
# @Time : 2019/10/4 22:37
# @File : demo.py
# @Project : Workspace
import cv2 as cv
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("F:/Pycharm/opencv_exercises-master/images/Crystal.jpg")
# cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
使用函数cv2.imwrite（）保存图像。
第一个参数是文件名，第二个参数是我们要保存的图像。
我们做这样一个演示，先将图片转为灰度图片，并显示，再进行保存。
在我们文件夹下已经保存下来。
完整代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : MMagicLoren
# @Email : [email protected]
# @Time : 2019/10/4 22:37
# @File : demo.py
# @Project : Workspace
import cv2 as cv
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("F:/Pycharm/opencv_exercises-master/images/Crystal.jpg")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
img = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 将图片转换为灰度图片
cv.imshow("output image", img)
cv.imwrite("output_image.jpg", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
下面我们采用Matplotlib显示图像。
OpenCV中的图像是以BGR的通道顺序存储的，但Matplotlib是以RGB模式显示的，所以直接在Matplotlib中显示OpenCV图像会出现问题，因此需要转换一下:
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : MMagicLoren
# @Email : [email protected]
# @Time : 2019/10/4 22:37
# @File : demo.py
# @Project : Workspace
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("F:/Pycharm/opencv_exercises-master/images/Crystal.jpg")
# cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
# cv.imshow("input image", src)
# img = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_RGB2GRAY)
# cv.imshow("output image", img)
# cv.imwrite("output_image.jpg", img)
#
# cv.waitKey(0)
# cv.destroyAllWindows()
img = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴
plt.show()
