OpenCV3计算机视觉Python语言实现笔记(一)

  Python3下OpenCV的安装 :http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/61616493

1. 读/写图像文件

  OpenCV的imread()函数imwrite()函数能支持各种静态图像文件格式。不同系统支持的文件格式不一样,但都支持BMP格式,通常还应该支持PNG、JPEG和TIFF格式。

  无论哪种格式,每个像素都会有一个值,但不同格式表示像素的方式有所不同。如:

import cv2
import numpy as np img = np.zeros((3, 3), dtype = np.uint8) # 通过二维NumPy数组来简单创建一个黑色的正方形图像
print(img) # 在控制台打印该图像
print(img.shape) # 通过shape属性来查看图像的结构,返回行和列,如果有一个以上的通道,还会返回通道数
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 利用cv2.cvtColor函数将该图像转换成BGR格式
print(img)
print(img.shape)
cv2.namedWindow("Image")                    # 显示该图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey (0)

结果为:

  [[0 0 0]       
   [0 0 0]
   [0 0 0]]

# 每个像素都由一个8位整数来表示,即每个像素值的范围是0~255

  (3, 3)

  [[[0 0 0]
    [0 0 0]
    [0 0 0]]

  [[0 0 0]
    [0 0 0]
    [0 0 0]]

  [[0 0 0]
    [0 0 0]
    [0 0 0]]]

# 现在每个像素都由一个三元数组表示,并且每个整型向量分别表示一个B,G和R通道。其他色彩空间(如HSV)也以同样的方式来表示像素,只是取值范围和通道数目不同(例如,HSV色彩空间的色度值范围为0~180)

  (3, 3, 3)

# 此时每个像素有3通道

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  可读取一种格式的图像文件,然后将其保存为另一种格式。如:

import cv2
image = cv2.imread('flower.jpg')  # 将‘flower.jpg’的图片与.py文件放在同一目录下,或者使用绝对路径
cv2.imwrite('flower.png',image)

  程序运行后,可看到文件夹中多了'flower.png'的图片

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  在默认情况下,即使图像文件为灰度格式,imread()函数也会返回BGR格式的图像,BGR与RGB表示的色彩空间相同,但字节顺序相反。

  下面列出的选项可作为imread()函数的参数:

    IMREAD_ANYCOLOR = 4

    IMREAD_ANYDEPTH = 2

    IMREAD_COLOR = 1

    IMREAD_GARYSCALE = 0

    IMREAD_LOAD_GDAL = 8

    IMREAD_UNCHANGED = -1

    cv2.imread(‘图像名称’,’可选参数’) 
      可选参数决定读入图像的模式: 
      0:读入的为灰度图像(即使图像为彩色的) 
      1:读入的图像为彩色的(默认);

  如下面的例子将加载的PNG文件作为灰度图像(在这个过程中会丢失所有的颜色信息),然后又将其保存为灰度的PNG图像。

import cv2
import numpy as np garyImage = cv2.imread('flower.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite('flower.png',garyImage)

  程序运行后,文件夹中出现了灰度图像

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  无论采用哪种模式,imread()函数会删除所有alpha通道的信息(透明度)。imwrite()函数要求图像为BGR或灰度格式,并且每个通道要有一定的位(bit),输出格式要支持这些通道。例如,bmp格式要求每个通道有8位,而PNG允许每个通道有8位或16位

  储存图像函数:cv2.imwrite(‘保存的图像名’,图像,‘参数’) 
  正常的图像储存使用就是cv2.imwrite(‘保存的图像名’,图像),后面一个参数默认,保存的图像名还得带类型,比如jpg,bmp等等,OpenCV目前支持读取bmp、jpg、png、tiff等常用格式,第三个参数较复杂,还得分是jpg、bmp等等图像的类型不同而不同,其实就是决定了图像储存大小,清晰度的,默认的就很好

  此外,还有一种显示图像的方式。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('flower.jpg',0);#打开为灰度图像
plt.imshow(img, 'gray') #必须规定为显示的为什么图像
# plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标线
plt.show() #显示出来,不要也可以,但是一般都要了

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