计算机视觉:opencv（一）

cv2.imread()	(文件路径，flags)	读取图像
cv2.imshow（）	（图像title，图片对象）	显示图像
cv2.imwrite（）	（文件名，图片对象）	保存图像
cv2.split（）
cv2.merge（）
cv2.waitKey（）
cv2.destroyAllWindows（）

图片的读取

图像属性读取

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
# 行、列和通道的数量(如果图像是彩色的)
dimensions = img.shape
print(dimensions)
# 图像的大小(图像高度 × 图像宽度 × 图像通道数)
total_number_of_elements= img.size
print(total_number_of_elements)
# 图像的类型
image_dtype = img.dtype
print(image_dtype)

原图像读取

import cv2
img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
cv2.imshow('bgr image', img_OpenCV)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

灰度方式读取

img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
或
img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg',2)

cv2.imread参数说明：cv2.imread(文件路径，flags)

文件路径——一般使用绝对路径即可
flags=1——读取前后，图片格式不变
flags=2——读取后，图片格式转为灰度图
flags=3——读取后，图片格式转为BGR三信道图像

RGB通道更改顺序

b, g, r = cv2.split(img_OpenCV)
img_matplotlib = cv2.merge([r, g, b])

只显示某一通道

img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
# img_OpenCV[:, :, 0]=0
img_OpenCV[:, :, 1]=0
img_OpenCV[:, :, 2]=0

读取某个像素点的通道值

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
(b, g, r) = img[0, 0]
print(b)
print(g)
print(r)
x=img[0, 0,0]
y=img[0, 0,1]
z=img[0, 0,2]
print(x)
print(y)
print(z)

读取图像的局部

图像的预处理

图像灰度化
图像去噪声

轮廓识别

颜色识别

形状识别

数字识别

图像的保存

cv2.imwrite('data/1.png',img)