数字图像处理_01.1_(图像读取)

图像读取

原图为：

#导入绘图所用库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv

图像的读取

img=cv.imread('pic/blossom500x500.jpg')
cv.imshow('blossom',img)
cv.waitKey(0)  #waitKey中的参数是等待键盘响应时间，值为0代表一直循环
cv.destroyAllWindows()

窗口显示为：

同时，图片的读取可以添加参数读取灰度图

img_gray=cv.imread('pic/blossom500x500.jpg',0)
cv.imshow('blossom_gray',img_gray)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

图像的写入

cv.imwrite('test/blossom.jpg',img)

返回值为bool类型，为True则写入成功。

使用plt绘图
由于OpenCV读取得到的图片为BGR通道，而plt绘图则是RGB，所以要进行一个通道的转换。

plt.imshow(img)
plt.show()

若直接读取会发生颜色显示错误

为避免影响后续操作，故应进行颜色通道的转换

img2=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img2)
plt.show()

读取的img具有ndim属性，可返回图片的维度，正常的BGR/RGB通道的维度为3，而灰度图的维度为2，所以可以根据图片的维度对plt.show进行函数封装，便于后面的图片显示。

def show(img):
    if(img.ndim==2):
        plt.imshow(img,cmap='gray')
    if(img.ndim==3):
        img2=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)
        plt.imshow(img2)
    plt.show()

这样在调用show()进行图片显示时更加方便且不会出现颜色显示错误。