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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)基于python-opencv3如何實(shí)現(xiàn)圖像顯示和保存操作,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
基于python-opencv3的圖像顯示和保存操作,具體代碼如下所示:
import cv2 as cv import numpy as np #導(dǎo)入庫 print("-------------------------------") image = cv.imread("D:/1.jpeg") #寫入圖像 cv.imshow("image",image) #顯示 cv.waitKey() #等待 cv.destroyAllWindows() #關(guān)閉所有窗口 cv.imwrite("D:\\2.jpeg",image) #保存圖像
首先要導(dǎo)入cv2 和 numpy函數(shù)庫,第四行的cv.imread()
函數(shù)用于寫入一個圖像,imred()函數(shù)原型Mat imread(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR);
返回Mat對象,第一個參數(shù)是文件的絕對路徑,但并不是支持所有文件對象,它支持的文件如下:
l Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
l JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
l JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
l Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
l WebP - *.webp (see the Notes section)
l Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
l Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
l TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)
l OpenEXR Image files - *.exr (see the Notes section)
l Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
l Raster and Vector geospatial data supported by Gdal (see the Notes section)
需要注意的是函數(shù)并不是靠識別后綴名,而是靠識別內(nèi)容的編碼。
其實(shí),我們生活中常用的圖像格式都是可以識別的,所以基本不用擔(dān)心這個問題。
第二個參數(shù)可以將原圖像進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換,此參數(shù)很重要,不要輕易設(shè)置,默認(rèn)是IMREAD_LOAD_GDAL 即使用gdal驅(qū)動程序加載圖像,常用的有以下幾種:
l IMREAD_UNCHANGED 加載原圖,否則可能會被剪裁
l IMREAD_GRAYSCALE 加載單通道灰度圖像
l IMREAD_COLOR 加載三通道BGR圖像
其他的基本不會用到,也就不再贅述。
下面一行cv.imshow()是顯示圖像,其參數(shù)列表(“圖像名”,圖像),
Cv.waitKey()是等待函數(shù),沒有這個函數(shù),會立刻退出,看不到圖像,
參數(shù)列表(【delay】):delay=0(無限等待),delay>0(等待delayms),delay<0(等待任意鍵單擊)
Cv.destroyAllWindows()是在運(yùn)行完程序后關(guān)閉所有的窗口,這個是不必須的,但為了好的編程習(xí)慣應(yīng)該這么做,。
最后,cv.imwrite(),則是保存圖像了,其參數(shù)(路徑名,圖像名),即把想要保存的圖像保存到指定的路徑里(例如“D:/Ambitio/demo.jpeg”即把圖像保存到D的Ambitio文件夾中,名字為demo,格式為jpeg)
關(guān)于“基于python-opencv3如何實(shí)現(xiàn)圖像顯示和保存操作”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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