OpenCV-Python入门教程1-图片

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

首先感觉学习OpenCV-python最好的学习工具官方的英文文档。

官方英文教程：OpenCV-Python Tutorials

我使用的是anaconda里的 jupyter notebook。至于如何安装，请自行百度。然后再安装 cv2包

快速、简洁、流行的python

众所周知，python的语法简洁，编写高效。但是运行速度，相比较C/C++来说就慢很多。但是Python是一门胶水语言！很容易扩展C/C++。OpenCV-Python就是用Python包装了C++的实现，背后实际上是C++的代码再跑，所以代码的运行速度跟原生C/C++速度一样快！而且python的代码量相比较C++来说，会少很多。此外，图像是矩阵数据，OpenCV-Python原生支持Numpy，相当于Python中的Matlab，为矩阵运算、科学计算提供了极大的便利。以上的所有特性都促进了Python的快速流行。

图像一般是（height，width）也就是坐标（y， x）这点不能弄混淆，后面还会提到

图像坐标的起始点是在左上角，所以行对应y，列对应x

 

使用OpenCV显示和保存图片

一、加载图片

import cv2
# 加载灰度图
img = cv2.imread(\'lena.jpg\', 0)

参数1：图片的文件名

  • 如果图片放在当前文件夹下，直接写文件名就行了，如lena.jpg

  • 否则需要给出绝对路径，如D:\OpenCVSamples\lena.jpg

参数2：读入方式，省略即采用默认值

  • cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值（1）

  • cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图（0）

  • cv2.IMREAD_UNCHANGED：包含透明通道的彩色图（-1）　　

 二、显示图片

# 窗口不可调节，窗口会自适应图片的大小
cv2.imshow(\'lena\', img)
cv2.waitKey(0)

参数1是窗口的名字，参数2是要显示的图片。不同的窗口之间用窗口名区分，窗口名相同就表示同一个窗口

cv2.waitKey()让程序暂停，参数是等待时间（毫秒ms）。参数0表示一直等待。等待期间也可以获取用户输入

我们也可以先创建一个窗口，然后显示图片

# 先定义窗口，后显示图片
# 窗口可以调节
cv2.namedWindow(\'lena2\', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow(\'lena2\', img)
cv2.waitKey(0)

参数1是窗口名字，参数2默认是cv2.WINDOW_AUTOSIZE，表示窗口大小自适应图片，也可以设置为cv2.WINDOW_NORMAL，表示窗口大小可调整。图片较大时，可以考虑使用后者

三、保存图片

# 保存图片
cv2.imwrite(\'lena_gray.jpg\', img)

四、小结

cv2.imread()读入图片、cv2.imshow()显示图片、cv2.imwrite()保存图片。

五、练习

打开lena.jpg并显示，如果按下\'s\'，就保存图片为\'lena_save.bmp\'，否则就结束程序

# 练习
import cv2
img = cv2.imread(\'lena.jpg\', 0)
cv2.imshow(\'lena\', img)
k = cv2.waitKey(0)
# ord()获取某个字符的编码
if k == ord(\'s\'):
    cv2.imwrite(\'lena_save.bmp\', img)

 

 前面都是使用Opencv读入、显示和保存图片函数。其实Python也有自己的绘图库---Matplotlib

使用Matplotlib显示图像

显示灰度图

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(\'lena.jpg\', 0)
# 灰度图显示，cmap（color map）设置为gray
plt.imshow(img, cmap=\'gray\')
plt.show()

显示彩色图

OpenCV中的图像是以BGR的通道顺序存储的，但Matplotlib是以RGB模式显示的，所以直接在Matplotlib中显示需要转换一下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(\'lena.jpg\')
img2 = img[:, :, ::-1]
# 或者使用cv2.COLOR_BGR2RGB 其实这种写法更常见
#img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 显示不正确的图
plt.subplot(121),plt.imshow(img)
# 显示正确的图
plt.subplot(122)
plt.xticks([]),plt.yticks([])  # 隐藏x和y轴
plt.imshow(img2)
plt.show()

img[:, :, 0]表示蓝色通道，img[:, :, ::-1]表示BGR翻转，编程RGB

在Python中字符串s翻转可以这样写：s[::-1], \'abc\'编程‘cba’，-1表示逆序

图片是二维的

img2 = img[:,:] # 写全就是：img2 = img[0:height,0:width]

图片有三个通道，相当于长度为3的字符串。所以通道翻转与图片复制组合起来便是img[:,:,::-1]。

加载和保存图片

import matplotlib.image as pli
img = pli.imread(\'lena.jpg\')
plt.imshow(img)
# 保存图片，需放在show()函数之前
plt.savefig(\'lena2.jpg\')
plt.show()

参考地址：https://tianchi.aliyun.com/course/courseConsole?courseId=40992&chapterIndex=1&sectionIndex=10

 

 

 

以上是 OpenCV-Python入门教程1-图片 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/388361.html

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