OpenCV学习笔记（一）图像操作

图像的读取显示及保存

读取及显示

#导入相关的库
import cv2

#定义读取图片路径，可以是绝对路径，也可以是相对路径
#定义的图片名称包括文件名和后缀，需与图片保持一致，否则无法读取。
ImgPath = '123.jpg'


#imread函数：
#参数：（图片路径，图片形式）
#形式为1，以RGB形式读取。为0则是灰度图形式
img = cv2.imread(ImgPath, 1)


#imshow函数：
#参数：（显示的图像的窗口的名字，要显示的图像（窗口大小自动调整为图片大小））
cv2.imshow('', img)


#waitKey函数：顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入。
#若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。
#不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.waitKey()


cv2.destoryAllWindows() #关闭所有窗口
#cv2.destroyWindow(WindowName)销毁指定窗口

保存

#imwrite函数：保存一个图像
#参数：（要保存的文件名，要保存的图像， ）
#第三个参数选填，针对特定的格式。
#对于对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为3。
cv2.imwrite('1.jpg', img)

图像的变换操作

翻转及复制

#规定翻转效果
#flipcode = 0：沿x轴翻转
#flipcode > 0：沿y轴翻转
#flipcode < 0：沿x, y轴翻转
Flipcode = -1

#flip函数：翻转图像
#参数：（要翻转的图像， 翻转效果）
imgflip = cv2.flip(img, Flipcode)

#复制图像，这里的img不是上方定义的img变量
imgcopy = img.copy()

cv2.imshow('', imgflip)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

颜色空间转换

注意：matplotlib 中图像通道为 RGB，而 OpenCV 中图像通道为 BGR。因此进行显示的时候，要注意交换通道的顺序。

#彩色图像转为灰度图像
#这里要转换的图像不能已经是灰度图，不然会报错
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 

#灰度图像转为彩色图像
#同理，这里的img也不能是彩色图像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

剪裁图像

• 裁剪出自己感兴趣的部分（ROI,region of interest）,需要用到numpy的切片功能，因为OpenCV中，图像就是用numpy.ndarray存储的。

#可以先通过image.shape查看行列数
print(image.shape)
--------------------------------
(366, 499, 3)

#返回的数值分别表示图片的高，宽和通道数

#对图片的裁剪就是切片操作
#得到区域高100~800步长为2，宽200~600步长为1, 通道0
image2 = image[100:800:2, 20:600:1, 0]

#得到原图，通道2
image3 = image[:, :, 2]

下面展示一个完整的例子，读取一张图片并显示，制作其翻转后的灰度图，按下s保存退出，按下ESC则不保存退出

import cv2

ImgPath = '123.jpg'
img = cv2.imread(ImgPath, 1)

Flipcode = -1
imgflip = cv2.flip(img, Flipcode)

grayimg = cv2.cvtColor(imgflip, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

cv2.imshow('', grayimg)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):
    cv2.imwrite('save.jpg', img)
    cv2.destroyAllWindows()