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小編給大家分享一下Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()的區(qū)別有哪些,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
雖然python 很強(qiáng)大,而且也有自己的圖像處理庫(kù)PIL,但是相對(duì)于OpenCV 來(lái)講,它還是弱小很多。跟很多開(kāi)源軟件一樣OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于調(diào)用。OpenCV 的最新版是4.0,包含了超過(guò)2500 個(gè)算法和函數(shù),幾乎任何一個(gè)能想到的成熟算法都可以通過(guò)調(diào)用OpenCV 的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),超級(jí)方便。
使用函數(shù)cv2.imread(filepath,flags) 讀入圖像。這幅圖像應(yīng)該在此程序的工作路徑,或者給函數(shù)提供完整路徑,第二個(gè)參數(shù)是要告訴函數(shù)應(yīng)該如何讀取這幅圖片,可省略。
filepath:要讀入圖片的完整路徑 flags:讀入圖片的標(biāo)志
cv2.IMREAD_COLOR:默認(rèn)參數(shù),讀入一副彩色圖片,忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE:讀入灰度圖片
cv2.IMREAD_UNCHANGED:顧名思義,讀入完整圖片,包括alpha通道
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
使用函數(shù)cv2.imshow(wname,img)顯示圖像,第一個(gè)參數(shù)是顯示圖像的窗口的名字,第二個(gè)參數(shù)是要顯示的圖像(imread讀入的圖像),窗口大小自動(dòng)調(diào)整為圖片大小。
cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #cv2.destroyWindow(wname)
cv2.waitKey顧名思義等待鍵盤(pán)輸入,單位為毫秒,即等待指定的毫秒數(shù)看是否有鍵盤(pán)輸入,若在等待時(shí)間內(nèi)按下任意鍵則返回按鍵的ASCII碼,程序繼續(xù)運(yùn)行。若沒(méi)有按下任何鍵,超時(shí)后返回-1。參數(shù)為0表示無(wú)限等待。不調(diào)用waitKey的話(huà),窗口會(huì)一閃而逝,看不到顯示的圖片。
cv2.destroyAllWindow()銷(xiāo)毀所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)銷(xiāo)毀指定窗口
使用函數(shù)cv2.imwrite(file,img,num)保存一個(gè)圖像。第一個(gè)參數(shù)是要保存的文件名,第二個(gè)參數(shù)是要保存的圖像??蛇x的第三個(gè)參數(shù),它針對(duì)特定的格式:對(duì)于JPEG,其表示的是圖像的質(zhì)量,用0 - 100的整數(shù)表示,默認(rèn)95;對(duì)于png ,第三個(gè)參數(shù)表示的是壓縮級(jí)別,默認(rèn)為3。
注意:
cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY類(lèi)型為 long ,必須轉(zhuǎn)換成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 從0到9 壓縮級(jí)別越高圖像越小
cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95]) cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
使用函數(shù)cv2.flip(img,flipcode)翻轉(zhuǎn)圖像,flipcode控制翻轉(zhuǎn)效果。
flipcode = 0:沿x軸翻轉(zhuǎn)
flipcode > 0:沿y軸翻轉(zhuǎn)
flipcode < 0:x,y軸同時(shí)翻轉(zhuǎn)
imgflip = cv2.flip(img,1)
imgcopy = img.copy()
注意,matplotlib 中圖像通道為 RGB,而 OpenCV 中圖像通道為 BGR。因此進(jìn)行顯示的時(shí)候,要注意交換通道的順序。
彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
灰度圖像轉(zhuǎn)為彩色圖像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
裁剪出自己感興趣的部分(ROI,region of interest),需要用到numpy的切片功能,因?yàn)镺penCV中,圖像就是用numpy.ndarray存儲(chǔ)的。
可以先通過(guò)image.shape查看行列數(shù)
print(image.shape)
例如返回(708,1000,4)分別表示圖片的高、寬和通道數(shù)。
對(duì)圖片的裁剪其實(shí)就是切片,例如
#得到區(qū)域高100~800步長(zhǎng)為2,寬200~600步長(zhǎng)為1, 通道0 image2 = image[100:800:2, 20:600:1, 0] #得到原圖,通道2 image3 = image[:, :, 2]
讀入一張圖片并顯示出來(lái),經(jīng)過(guò)操作后,選擇退出或保存。
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('a.jpg') cv2.imshow('image',img) # Wait for keys to exit or save k = cv2.waitKey(0) if k == 27: cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): cv2.imwrite('save_image.jpg', img) cv2.destroyAllWindows()
ord('s')表示返回字符s的ASCII值,ASCII值27對(duì)應(yīng)‘Esc'
以上是“Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()的區(qū)別有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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