(? ?_?)?[Python3 OpenCV4]2.圖像操作

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接口文檔

cv2.imread() 讀取圖片

cv2.imshow() 使用窗口顯示圖片

cv2.imwrite()保存圖片

cv.namedWindow()

獲取和修改像素點值

圖片屬性

ROI

通道分割與合并

附件圖片

接口文檔

Mat Object

cv2.imread()

cv2.imshow()

cv2.imwrite()

cv.namedWindow()

cv2.imread() 讀取圖片

從文件加載圖像

支持格式如下：

Windows位圖-.bmp，.dib（始終支持）

JPEG文件-.JPEG，.jpg，*.jpe（參見注釋部分）

JPEG 2000文件-*.jp2（請參見注釋部分）

便攜式網絡圖形-*.png（見注釋部分）

WebP-*.WebP（參見注釋部分）

便攜式圖像格式-.pbm、.pgm、.ppm.pxm、*.pnm（始終支持）

太陽光柵-.sr，.ras（始終支持）

TIFF文件-.TIFF，.tif（請參見注釋部分）

OpenEXR圖像文件-*.exr（請參閱注釋部分）

Radiance HDR-.HDR，.pic（始終支持）

import cv2 print(cv2.__version__) # 加載灰度圖 img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

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參數如圖，詳情可以查找官方文檔

cv2.IMREAD_UNCHANGED:原圖加載，使用alpha通道，否則將被裁剪（-1）

cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度圖(0)

cv2.IMREAD_COLOR：彩色圖，默認值(1)

cv2.IMREAD_UNCHANGED：包含透明通道的彩色圖(-1)

cv2.IMREAD_ANYDEPTH：如果已設置，則在輸入具有相應深度時返回16位/32位圖像，否則將其轉換為8位。

其余的自己可以翻譯去看

調用舉例

import cv2 print(cv2.__version__) # 加載灰度圖 img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

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cv2.imshow() 使用窗口顯示圖片

參數1 窗口名

參數2 圖片Mat對象

import cv2 print(cv2.__version__) # 加載灰度圖 img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用cv2.imshow()顯示圖片，窗口會自適應圖片的大小 cv2.imshow('lena', img) cv2.waitKey(0)

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cv2.imwrite()保存圖片

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

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cv.namedWindow()

import cv2 print(cv2.__version__) # 加載灰度圖 img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #定義窗口 cv2.namedWindow('lena2', cv2.WINDOW_NORMAL) # 顯示窗口 cv2.imshow('lena2', img) cv2.waitKey(0)

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可傳入參數介紹

WINDOW_NORMAL或WINDOW_AUTOSIZE：WINDOW_NORMAL允許您調整窗口大小，而WINDOW_AUTOSIZE則自動調整窗口大小以適合顯示的圖像（請參見imshow），并且您不能手動更改窗口大小。

WINDOW_FREERATIO或WINDOW_KEEPRATIO：WINDOW_FREERATIO調整圖像時不考慮其比率，而WINDOW_KEEPRATIO保持圖像比率。

WINDOW_GUI_NORMAL或WINDOW_GUI_EXPANDED：WINDOW_GUI_NORMAL是在沒有狀態欄和工具欄的情況下繪制窗口的舊方法，而WINDOW_GUI_EXPANDED是一種新的增強型GUI。默認情況下，flags==WINDOW_AUTOSIZE | WINDOW_KEEPRATIO | WINDOW_GUI_EXPANDED

獲取和修改像素點值

import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') #取坐標下的像素點 px = img[100, 90] print(px) # [163 184 205] # 只獲取藍色blue通道的值 px_blue = img[100, 90, 0] print(px_blue) # 163 #高性能方式 BGR print(img.item(100,90,0)) img[100, 90] = [255, 255, 255]

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圖片屬性

import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') print(img.shape) # (263, 247, 3) # 形狀中包括行數、列數和通道數 height, width, channels = img.shape print(img.dtype) print(img.size)

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ROI

感興趣區域

import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') # 截取臉部ROI face = img[100:200, 115:188] cv2.imshow('face', face) cv2.waitKey(0)

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通道分割與合并

通道分割與合并

彩色圖的BGR三個通道是可以分開單獨訪問的，也可以將單獨的三個通道合并成一副圖像。分別使用cv2.split()和cv2.merge()：

import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') b, g, r = cv2.split(img) cv2.imshow('lena-b', b) cv2.imshow('lena-g', g) cv2.imshow('lena-r', r) img = cv2.merge((b, g, r)) cv2.imshow('lena-rgb', img) cv2.waitKey(0)

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split()函數比較耗時，更高效的方式是用numpy中的索引，如提取B通道：·

import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg') b = img[:, :, 0] g = img[:, :, 1] r = img[:, :, 2] cv2.imshow('b', b) cv2.imshow('g', g) cv2.imshow('r', r) cv2.waitKey(0)

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附件圖片

OpenCV Python 圖像處理

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

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