1.读取图像
(1)Opencv API
img = cv2.imread(flie, flag)
输入值:
1.flie:要读取的图像文件路径
2.flag:读取方式(可省略)
读取方式的标志: 1.cv2.IMREAD_COLOR:(flags省略时的默认选项,也可用1代替),提供3通道的 BGR图像,每个通道一个8位值(0-255)。即输入彩色图像
2.cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图像(可用0代替)
3.cv2.IMREAD_UNCHANGED:读取所有的图像数据,包括作为第四通道的α通道(或透明度通道),可用-1代替(如果有的话)
2.显示图像
(1)Opencv API
cv2.imshow(name, img)
参数: 1.name:显示图像的窗口名称 2.img:要加载的图像
注意: 在有其他GUI框架的支持下,仅用imshow()便可能显示出来,但在opencv中,只有调用waitKey时,才会绘制窗口,一般都放在一个函数中进行显示
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
(2)使用matplotlib显示图像
plt.subplot(row, col, index)
plt.imshow(img), plt.title(title)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
1.plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。函数原型 subplot(row, col, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 row 行和 col 列,而 index 用于对子图进行编号。
2.plt.imshow()用于通过matplotlib库显示图像,注意该显示图像的形式是以RGB形式显示,而Opencv是以BGR形式显示的
3.plt.title()用于给该图像标题,plt.xticks([]),plt.ytciks([])用于给图像去x轴和y轴,放入函数中
def plt_show(n, row, column, titles, imgs):
for i in range(n):
plt.subplot(row, column, i + 1)
plt.imshow(imgs[i])
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
3.存取图像
API文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-417386.html
cv2.imwrite(file, img)
1.file:要保存的路径
2.img:要保存的文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-417386.html
综合代码
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg') # 后面可以加上cv2.IMREAD_COLOR/GRAYSCALE 彩色图像/灰度图像
# 显示图像
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img) #显示函数
cv2.waitKey(0) #键盘绑定函数 若参数为0则按任意键关闭窗口 若为n 则n毫秒后自动关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
cv_show('img', img)
def plt_show(n, row, column, titles, imgs):
for i in range(n):
plt.subplot(row, column, i + 1)
plt.imshow(imgs[i])
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
imgs = [img]
titles = ['img']
plt_show(1, 1, 1, titles, imgs)
# 保存图像
cv.imwrite("E:\\img.jpg", img) #python中的文件路径要写成双斜杠
到了这里,关于Opencv+Python笔记(一)图像的I/O操作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!