开封信息港:【opencv系列02】OpenCV4.X图像读取与显示

admin 1个月前 (08-18) 科技 34 1

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一、读取图片

opencV中采用imread() 函数读取图像

imread(filename, flags=None)
    filename 图片的路径
    flags 图像读取方式
● cv2.IMREAD_COLOR : 加载彩色图像, 图像的任何透明度都将被忽略(默认)。
● cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 以灰度模式加载图像。
● cv2.IMREAD_UNCHANGED : 加载包含Alpha通道的图像。
也可以使用1, 0 or -1代替,源码中,IMREAD_COLOR = 1,IMREAD_GRAYSCALE = 0,IMREAD_UNCHANGED = -1。

NOTE

  1. 图像数据以B,G,R的顺序存储。
  2. 读取的图像像素值范围:【0,255】。
  3. 图片路径错误时,程序不报错,返回值为None,显示操作时会报:error: (-215:Assertion fAIled) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'。
  4. 图片路径中不能包含中文,否则报同2一样的错误。

代码

import cv2
img = cv2.imread('test.jpg',1)


二、显示图片

使用imshow()函数进行图像显示。
imshow(winname, mat)
    winname 显示窗口的名字
    mat 要显示的图像数据
这里需要使用一些辅助函数,首先,在显示图像前和显示后,需要创建和销毁窗口,分别使用函数namedWindow()destroyAllWindows()
namedWindow(winname, flags=None)
    winname显示窗口的名字
    flags显示窗口的标志
● cv2.WINDOW_AUTOSIZE : 根据显示图像自动调整窗口,不能手动更改窗口大小(默认) 。
● cv2.WINDOW_NORMAL : 可以调整窗口大小。

destroyAllWindows() 销毁创建的所有窗口。

其次,需要使用一个等待键盘输入的函数waitKey()以保证窗口处于显示状态,否则窗口会一闪而过。
waitKey(delay=None)
    delay以毫秒为单位延迟, 0是指永远的特殊值。

NOTE

  1. 显示失败,可通过print(mat)判断显示的图像数据是否为None。
  2. 窗口名winname相同时,窗口只会显示最新新图像。

代码

cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) # 可省略
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


三、保存图片

图片保存通过imwrite()函数完成
imwrite(filename, img, params=None)
    filename 保存的图像名称
    img 保存的图像数据
    params 对于JPEG,其表示的是图像的质量,用0 - 100的整数表示,默认95;对于png ,第 三个参数表示的是压缩级别。默认为3。

代码

cv2.imwrite('test.jpg', img)


四、应用

1. 显示保存图片

加载一幅灰度图像,显示它,如果按's'则保存图像并退出,如果按ESC键直接退出。

代码

import cv2

img = cv2.imread('landscape.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('gray.png', img)
    cv2.destroyAllWindows()

2. 使用Matplotlib

Matplotlib是python的一个绘图库,提供了大量的图形绘制API。下面,通过Matplotlib展示opencv读取的图像、放大图像和保存图像。

代码

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('landscape.jpg', 0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

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  • 环球UG客户端下载 2020-08-18 00:10:42 回复

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