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OpenCV-Python 系列 三 | 图像入门

本文是全系列中第3 / 63篇:OpenCV-Python

目标

  • 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回去
  • 你将学习以下功能:cv.imread()cv.imshow()cv.imwrite()
  • (可选)你将学习如何使用Matplotlib显示图像

使用OpenCV

读取图像

使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。

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。

请参见下面的代码:

import numpy as np
import cv2 as cv

#加载彩色灰度图像
img = cv.imread('messi5.jpg',0)

警告

即使图像路径错误,它也不会引发任何错误,但是print img会给出None

显示图像

使用函数cv.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。第二个参数是我们的对象。你可以根据需要创建任意多个窗口,但可以使用不同的窗口名称。

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

窗口的屏幕截图如下所示(在Fedora-Gnome机器中):

OpenCV-Python 系列 三 | 图像入门

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。

请参见下面的代码:

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

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。

总结

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 as cv
img = cv.imread('messi5.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('messigray.png',img)
    cv.destroyAllWindows()

警告

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

使用Matplotlib

Matplotlib是Python的绘图库,可为你提供多种绘图方法。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显示图像。你可以使用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 轴和 y 轴上的刻度值
plt.show()

窗口的屏幕截图如下所示:
OpenCV-Python 系列 三 | 图像入门

还可以看看

Matplotlib中提供了许多绘图选项。请参考Matplotlib文档以获取更多详细信息。一些,我们将在路上看到。

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。有关更多详细信息,请参见练习。

其他资源

  1. Matplotlib绘图样式和功能:http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

练习题

  1. 当你尝试在OpenCV中加载彩色图像并将其显示在Matplotlib中时,存在一些问题。阅读此讨论:http://stackoverflow.com/a/15074748/1134940)并理解它。

原创文章,作者:磐石,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2020/02/20/opencv-python-%e7%b3%bb%e5%88%97-%e4%b8%89-%e5%9b%be%e5%83%8f%e5%85%a5%e9%97%a8/

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