操作环境
python3.6+Jupyter Notebook
计算机中图像是由多个像素点组成,每个像素点是一个值,每个数值的数值为0~255之间。RGB称为彩色通道,一般情况下彩色图片包含三个通道。在计算机中,图像的数据化为矩阵,矩阵的大小表示图像的大小。例如,一个图像是500*500,彩色图像数据化为[500,500,3]的矩阵。
opencv读取函数
#读取方式可以省略
cv2.imread("图片路径",读取方式)
图片路径可以是相对路径,也可以是绝对路径。
读取方式参数说明
彩色图像
cv2.IMREAD_COLOR
灰度图像
cv2.IMREAD_GRAYSCALE
读取结果说明
读取后的结果,图片结果就是矩阵的方式显示出来。
实际举例说明
代码内容
#导入相关包
import cv2
#读取举例
#绝对路径
img=cv2.imread("C:\\Users\\Administrator\\Downloads\\Lena.jpg")
#相对路径(图片路径与代码文件路径相同)
#img=cv2.imread("Lena.jpg")
img
opencv显示函数
cv2.imshow("显示名称",图片数值化)
实际举例
代码内容
# 导入相关包
import cv2
#读取图片
img=cv2.imread("Lena.jpg")
#显示图片,创建多个窗口
cv2.imshow("Lena",img)
#等待时间,毫秒级,0表示任意键结束
cv2.waitKey(0)
#销毁创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()
opencv保存函数
cv2.imwrite("保存图片名称",图像数值化)
实际举例
# 导入相关包
import cv2
#读取灰度图片
img=cv2.imread("Lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#显示图片,创建多个窗口
cv2.imshow("Lena",img)
#等待时间,毫秒级,0表示任意键结束
cv2.waitKey(0)
#销毁创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()
#保存图片
cv2.imwrite("Lena_gray.jpg",img)
颜色通道提取
b,g,r=cv2.split(img)
颜色通道合并
img=cv2.merge((b,g,r))
通道颜色保留
①R通道保留
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,0]=0 #让B通道全部为0
cur_img[:,:,1]=0 #让G通道全部为0
cv2.imshow("RLena",cur_img)
#等待时间,毫秒级,0表示任意键结束
cv2.waitKey(0)
#销毁创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,0]=0 #让B通道全部为0
cur_img[:,:,2]=0 #让R通道全部为0
cv2.imshow("GLena",cur_img)
#等待时间,毫秒级,0表示任意键结束
cv2.waitKey(0)
#销毁创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,1]=0 #让G通道全部为0
cur_img[:,:,2]=0 #让R通道全部为0
cv2.imshow("BLena",cur_img)
#等待时间,毫秒级,0表示任意键结束
cv2.waitKey(0)
#销毁创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()
视频是由很多帧组成而成,每一帧可以看成静止的图像。
opencv读取函数
cv2.VideoCapture("视频路径")
读取过程
①读取视频
video=cv2.VideoCapture("test.mp4")
②检查读取是否有问题
#检查打开是否正确
if video.isOpened():
open,frame=video.read()
else:
open=False
③循环读取每一帧
while open:
ret,frame=video.read()
if frame is None:
break
if ret==True:
#cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。
img=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF==27:
break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()