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python opencv 实现读取、显示、写入图像的方法

程序员文章站 2023-11-09 19:08:28
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下。opencv包安装·  这里直接安装opencv-python包(非官方): pip install opencv...

 opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下。

opencv包安装

·  这里直接安装opencv-python包(非官方): pip install opencv-python

   官方文档:

1、读取图像

import cv2
image=cv2.imread("dog2.jpg",1)

说明:

第二个参数是一个标志,它指定了读取图像的方式。

  • cv.imread_color: 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。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

注意除了这三个标志,你可以分别简单地传递整数1、0或-1。

即使图像路径出现了错误,也不会报错,而是print(image)会输出none。

2、显示图像

cv2.imshow("image",image)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()

说明:

使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。

cv.waitkey()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。

注意 除了键盘绑定事件外,此功能还处理许多其他gui事件,因此你必须使用它来实际显示图像。

cv.destroyallwindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口,请使用函数cv.destroywindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

注意在特殊情况下,你可以创建一个空窗口,然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下,你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能cv.namedwindow()完成的。默认情况下,该标志为cv.window_autosize。但是,如果将标志指定为cv.window_normal,则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时,这将很有帮助。

cv2.namedwindow('image',cv.window_normal)
cv2.imshow('image',image)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows()

3、写入图像

使用函数cv.imwrite()保存图像。

第一个参数是文件名,第二个参数是要保存的图像。cv.imwrite('messigray.png',img)

这会将图像以png格式保存在工作目录中。

在下面的程序中,以灰度加载图像,显示图像,按s保存图像并退出,或者按esc键直接退出而不保存。

import numpy as np
import cv2 
img = cv.imread('dog2.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitkey(0)
if k == 27:   # 等待esc退出
 cv.destroyallwindows()
elif k == ord('s'): # 等待关键字,保存和退出
 cv.imwrite('dog2gray.png',img)
 cv.destroyallwindows()

如果使用的是64位计算机,则必须k = cv.waitkey(0)按如下所示修改行:k = cv.waitkey(0) & 0xff

4、结合使用matplotlib

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 轴和 y 轴上的刻度值
plt.show()

警告:opencv加载的彩色图像处于bgr模式。但是matplotlib以rgb模式显示。因此,如果使用opencv读取彩色图像,则matplotlib中将无法正确显示彩色图像。

总结

到此这篇关于python opencv 实现读取、显示、写入图像的方法的文章就介绍到这了,更多相关python opencv 图片读取显示写入内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!