目录
引入本文所用模块
import cv2 as cv
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
读入图像
OpenCV：
img_bgr = cv.imread('./img.jpg',1) #BGR格式
img_gray = cv.imread('./img_gray',0) #灰度图- cv.imread(fname,0)
- cv.imread(fname,1)
fname（ 即filename），表示文件名或者文件路径，为字符串
0 表示 以灰度图的形式读入图像；1表示 以彩图（BGR格式）读入图像
skimage.io：
img = io.imread('./img.jpg') #RGB格式
img_gray = io.imread('./img_gray.jpg',as_gray=True) #灰度图- io.imread(fname,as_gray=False)
fname 表示文件名或者文件路径
as_gray 不写默认为False，表示读入的图像为彩图（RGB格式）；为True，表示读入的图像为灰度图
存储图像
OpenCV：
cv.imwrite('./img_cv.jpg',img) #img为BGR格式- cv.imwrite(fname,img)
- 注意：imwrite保存成功返回值为True，保存的图像为彩图时要求格式为BGR
skimage.io:
- io.imsave(fname,img)
io.imsave('./img_io.jpg',img) #img为RGB格式matplotlib.pyplot:
- plt.imsave(fname,img)
plt.imsave('./img_plt.jpg',img) #img为RGB格式显示图像
OpenCV：
cv.imshow("img",img) #显示图像
cv.waitKey(0) #等待指令- cv.imshow(title，img)
- 注意：必须有等待指令，否则图像将一闪而过
matplotlib.pyplot：
1、脚本层
通俗来讲，就是基础层，简单方便。对于新手以及只是想显示图像、对绘图细节没有要求的绘图情况比较适合
plt.imshow(img) #构图
plt.title("img") #显示标题
plt.show() #绘图（展示图像）2、艺术家层
没错，就是字面意思，拿起画板，抚平画纸，绘图，像一个艺术家一样，更注重细节，可调控细节。
fig, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8))
ax[0].imshow(img) # 在第1个画布上展示彩图
ax[0].set_title("img")
ax[1].imshow(img_gray,cmap='gray') #在第2个画布上展示灰度图
ax[1].set_title("img_gray")
plt.tight_layout()
plt.show()- plt.subplots(2,1,figsize=(12,8))：表示构造一个大小为 12X8 的画板，画板上有 2行1列 个画布，返回值 fig 表示画板对象，返回值 ax 表示画布对象
- 第一行第一列的画布表示为 ax[0,0] 或 ax[0][0] ，如果只有一列可写成ax[0]（编程语言中以0作为第一个）
- cmap ： 颜色映射，显示灰度图用 cmap='gray'即可
谢谢你的浏览，如果哪里有问题，欢迎指正~