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为什么使用Python-OpenCV?
虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样,OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用。OpenCV包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便。

一、读入图像
使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片。

  • filepath:要读入图片的完整路径
  • flags:读入图片的标志
    • cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道
    • cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片
    • cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道
    import numpy as np
    import cv2
    img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    

    二、显示图像
    使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像,第一个参数是显示图像的窗口的名字,第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像),窗口大小自动调整为图片大小。

    cv2.imshow('image',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows() #dv2.destroyWindow(wname)
    

    cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入,单位为毫秒,即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入,若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码,程序继续运行。若没有按下任何键,超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话,窗口会一闪而逝,看不到显示的图片。
    cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
    cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

    三、保存图像
    使用函数cv2.imwrite(file,img,num)保存一个图像。第一个参数是要保存的文件名,第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数,它针对特定的格式: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。
    注意:
    cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long,必须转换成 int。
    cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,从0到9 压缩级别越高图像越小。

    cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
    cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
    

    四、图片操作
    1、使用函数cv2.flip(img,flipcode)翻转图像,flipcode控制翻转效果。
    flipcode = 0:沿x轴翻转
    flipcode > 0:沿y轴翻转
    flipcode < 0:x,y轴同时翻转

    imgflip = cv2.flip(img,1)
    

    2、复制图像

    imgcopy = img.copy()
    

    3、颜色空间转换

    # 彩色图像转为灰度图像
    img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
    
    # 灰度图像转为彩色图像
    img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    

    示例
    读入一副图像,按’s’键保存后退出,其它任意键则直接退出不保存

    import numpy as np
    import cv2
    img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(0)
    if k == ord('s'): 
    # wait for 's' key to save and exit 
    	cv2.imwrite('1.png',img) 
    	cv2.destroyAllWindows()
    else: 
    	cv2.destroyAllWindows()
    

    参考:
    https://blog.csdn.net/Eddy_zheng/article/details/48286735
    https://blog.csdn.net/djcxym/article/details/52097812

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