二、opencv-python图像处理基础(2)

目录

前言

一、图像的读入和显示和保存

章节介绍:

1、读取图像

2、显示图像

3、图像的保存 

二、图像的绘制

章节介绍:

1、绘制直线

2、绘制圆形

 3、绘制矩形

4、向图像中添加文字

总结





前言

接下来,我们就进入有趣的图像处理基础,内容比较多,希望大家能耐住性子,把这一章比较重要的内容学完。





一、图像的读入和显示和保存

1、读取图像

(1)使用的函数

cv2.imread()

函数的参数:

  1. 要读取的图像路径
  2. 读取方式的标志
  • cv.IMREAD*COLOR:以彩色模式加载图像,任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。

  • cv.IMREAD*GRAYSCALE:以灰度模式加载图像

  • cv.IMREAD_UNCHANGED:包括alpha通道的加载图像模式。

     可以使用1/0或者-1来替代上边三个标志

(2)参考代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png', 0)

函数解析:前两行是导入函数的使用包,cv2即是我们下载的opencv-python,matplotlib 函数也是一个可视化函数,具体下载方式不具体阐述,后面我们会使用到。 

第三行代码的意思是将路径中的图片读取,以灰度图的形式读入函数(0表示以灰度图的方式读入。)。

注意:以上代码如果路径有错,则不会报错,只会放回一个None值

2、显示图像

(1)使用函数

        cv2.imshow()

参数:

  • 显示图像的窗口名称,以字符串类型表示
  • 要加载的图像

注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来

(2)参考代码:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png', 0)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# matplotlib中展示
plt.imshow(img)
plt.show()

代码解析:cv2.imshow('img', img)第一个参数是显示图像的名称,第二个参数是图像的本体。

cv2.waitKey()函数中,如果参数是0,则只有在选中图像的时候,按下键盘上任意键,函数才会停止。如果参数是大于0的数字,则相当于延时函数,延时单位为毫秒。

(3)函数执行效果

二、opencv-python图像处理基础(2)_第1张图片

二、opencv-python图像处理基础(2)_第2张图片

3、图像的保存 

(1)使用的函数

cv2.imwrite()

参数:

  • 文件名,要保存在哪里
  • 要保存的图像

(2)参考代码:

cv.imwrite('messigray.png',img)

代码解析:打开输入的路径,如果图片没有问题,则已经正常保存成功。

二、图像的绘制
1、绘制直线

(1)使用的函数

cv2.line(img, start, end, color, thickness)

参数:

  • img:要绘制直线的图像
  • Start,end: 直线的起点和终点
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度

(2)参考代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.line(img, (0,0), (900, 900), (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

 代码解析:坐标系的中心是在左上角,右下角的坐标是(900, 900)【已经超越了显示的维度】,颜色表可以从网上找到,3表示线条宽度。

 (3)执行效果

二、opencv-python图像处理基础(2)_第3张图片




2、绘制圆形

(1)使用函数:

cv2.circle(img, centerpoint, r, color, thickness)

参数:

  • img:要绘制圆形的图像
  • Centerpoint, r: 圆心和半径
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度,为-1时生成闭合图案并填充颜色

(2)代码示例:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.circle(img, (100, 100), 90, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

代码解析:(100, 100)表示由上向下的坐标,90表示半径,(0, 0, 255)表示颜色, 3表示线条宽度。

(3)执行效果

二、opencv-python图像处理基础(2)_第4张图片

 3、绘制矩形

(1)使用函数:

cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)

参数:

  • img:要绘制矩形的图像
  • Leftupper, rightdown: 矩形的左上角和右下角坐标
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度

(2)代码示例:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.rectangle(img, (100, 100), (300, 300), (0, 0, 255) ,3)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

(3)执行效果

二、opencv-python图像处理基础(2)_第5张图片

4、向图像中添加文字

 (1)使用函数:

cv.putText(img,text,station, font, fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)

参数:

  • img: 图像
  • text:要写入的文本数据
  • station:文本的放置位置
  • font:字体【cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX】【cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN】
  • 【cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX】【FONT_HERSHEY_COMPLEX】
  • 【cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX】【cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL】
  • 【字体太多了,就不一一举例了^_^】
  • Fontsize :字体大小

(2)示例代码:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.putText(img, "I am a pig", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,  (0, 0, 255) ,3, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

代码解析:略(^_^)

(3)执行效果:

二、opencv-python图像处理基础(2)_第6张图片





总结

本文对图像的读入、绘画做了一个比较详细的阐述和代码分析,接下来我们会在几何变换和形态学的方向对图像进行一系列的操作,敬请期待!!(主要是写的多了,比较影响阅读)

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