opencv图像基本操作

1.图像的读取

• 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

cv2.imread("图片路径",读取方式)

#读取方式可以省略,图片路径可以是相对路径，也可以是绝对路径。
#彩色图像cv2.IMREAD_COLOR||1
#灰度图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE||0

• 实际举例说明

#导入相关包
import cv2
#读取举例
#相对路径（图片路径与代码文件路径相同）
img=cv2.imread("pic1.jpg")
img

2.图片显示

• opencv显示函数

cv2.imshow("显示名称",图片数值化)

• 实际举例

#导入相关包
import cv2
#读取举例
#相对路径（图片路径与代码文件路径相同）
img=cv2.imread("pic1.jpg")
#显示图片，创建多个窗口
cv2.imshow("pic1.jpg",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()

3.图片保存

• 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
#读取举例
#相对路径（图片路径与代码文件路径相同）
img=cv2.imread("pic1.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#显示图片，创建多个窗口
cv2.imshow("pic1.jpg",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("pic1_gray.jpg",img)

4.图像通道

• 颜色通道提取

b,g,r=cv2.split(img)

• 颜色通道合并

img=cv2.merge((b,g,r))

• 示例

import cv2

img = cv2.imread("pic1.jpg")

b , g , r = cv2.split(img)

# b = cv2.split(img)[0]

# g = cv2.split(img)[1]

# r = cv2.split(img)[2]

merged = cv2.merge([b,g,r])

cv2.imshow("Blue",b)

cv2.imshow("Green",g)

cv2.imshow("Red",r)

cv2.imshow("Merged",merged)

cv2.waitKey()

• R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()

• G通道保留

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()

• B通道保留

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()

总结

这次的内容很有意思，可以对图像进行简单的处理，图像在计算机中也只是一些数字，对图像处理本质上就是处理数字

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参考文献

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11881270.html
https://blog.csdn.net/qq_43279579/article/details/120744019