OpenCV-Python学习（2）—— OpenCV 图像的读取、显示和保存(cv.imread、cv.imshow、cv.imwrite)

1. 学习目标

1. 图像理解
2. 图像读取与显示

2. 灰度图像 —— 单通道

1. 人眼中的灰度图像

2. 计算机中的灰度图像

[[ 72  72  71 ... 151 154 156]
 [ 75  73  69 ... 152 155 158]
 [ 78  73  66 ... 152 157 160]
 ...
 [ 94  94  94 ... 208 197 187]
 [ 92  92  93 ... 208 200 191]
 [ 96  96  97 ... 208 202 195]]

3. 彩色图像 —— 三通道

1. 人眼中的彩色图像

2. 计算机中彩色图像

[[[ 47  88  50]
  [ 47  88  50]
  [ 48  87  49]
  ...
  [170 150 145]
  [172 151 154]
  [174 150 162]]]

4. 读取图像 cv.imread()

1. 使用 cv.imread() 函数读取图像

import cv2 as cv

img = cv.imread(filename[,flags])

2. 参数说明

参数名	参数说明
filename	图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。
[]	参数表示可选，可以不填写。（第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。）

3. 第二个参数说明

参数名	参数说明
cv.IMREAD_COLOR（1）	加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。
cv.IMREAD_GRAYSCALE（0）	以灰度模式加载图像。
cv.IMREAD_UNCHANGED（-1）	加载图像，包括alpha通道。

注意：除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。

4. 代码演示

1. cv.IMREAD_COLOR（1）

import cv2
def show_image_COLOR():
  # cv2.IMREAD_COLOR
  img = cv2.imread('./images/butterfly.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # BGR
  print('IMREAD_COLOR',img)
  cv2.imshow('cv2.IMREAD_COLOR', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  
if __name__ == "__main__":
  show_image_COLOR()

2. 结果
   
3. cv.IMREAD_GRAYSCALE（0）

import cv2
def show_image_GRAYSCALE():
  # cv2.IMREAD_GRAYSCALE
  img = cv2.imread('./images/butterfly.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  print('IMREAD_GRAYSCALE',img)
  cv2.imshow('cv2.IMREAD_GRAYSCALE', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  
if __name__ == "__main__":
  show_image_GRAYSCALE()

4. 结果
   
5. cv.IMREAD_UNCHANGED（-1）

import cv2
def show_image_UNCHANGED():
  # cv2.IMREAD_UNCHANGED
  img = cv2.imread('./images/butterfly.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  print('IMREAD_UNCHANGED',img)
  cv2.imshow('cv2.IMREAD_UNCHANGED', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  
if __name__ == "__main__":
  show_image_UNCHANGED()

6. 结果
   

5. 显示图像 cv.imshow()

1. 使用函数 cv.imshow() 在窗口中显示图像

import cv2 as cv

img = cv.imread(filename[,flags])
cv.imshow(winname, mat)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

2. 参数说明

参数名	参数说明
winname	表示窗口标题。
mat	表示图像对象。

6. 键盘绑定函数 cv.waitKey()

1. cv.waitKey() 函数说明

1. cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数。
2. cv.waitKey() 的参数是以毫秒为单位的时间。
3. 如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。
4. 如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。
5. cv.waitKey() 也可以设置为检测特定的按键。

注意：除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图
像。

2. cv.waitKey() 实例

1. cv.waitKey(0) ：表示一直等待，直到任意一个键盘操作。
2. cv.waitKey(1000) ：表示等待1000毫秒即1秒。注意：在这一秒内，有任意一个键盘操作。
3. cv.waitKey() ：不加此函数，会出现闪一下。

注意：

1. 当cv.waitKey()的值是0时，表示会一直等待，直到有任意键盘操作时，返回操作的key，继续向下执行。
2. 如果是1000时，表示会等待1000毫秒，如果在这1000毫秒内没有任意操作，结束时返回-1，继续向下执行。
3. 如果在这1000毫秒内，存在了任意一个键盘操作，就会立即返回操作的key，继续向下执行，不会再等待1000毫秒。

7. 销毁任何特定的窗口 cv.destroyAllWindows()

1. cv.destroyAllWindows() 函数说明

cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函
数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

2. 注意: 如果需要创建可以调整大小的窗口，使用 cv.namedWindow()

1. 在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。
2. 在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。
3. 这是通过功能 cv.namedWindow() 完成的。
4. 默认情况下，该标志为cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，
5. 如果将标志指定为cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。

8. 保存图像 cv.imwrite()

1. 使用函数 cv.imwrite() 保存图像

import cv2 as cv

img = cv.imread(filename[,flags])
cv.imshow(winname, mat)
cv.waitKey(0)
cv.imwrite(filename, mat)
cv.destroyAllWindows()

2. 参数说明

参数名	参数说明
filename	表示要保存的文件名。
mat	表示要保存的图像。

9. 完整代码演示

1. 读取显示保存图片实现

1. 以灰度模式读取图像；
2. 显示图片；
3. 无限期地等待一次键盘操作；
4. 判断返回的key如果是27就直接推出，销毁窗口；
5. key如果是s键就保存图片，销毁窗口。

def write_image():
  img = cv2.imread('./images/butterfly.jpg',0)
  cv2.imshow('image',img) 
  k = cv2.waitKey(0)
  if k == 27: # 等待ESC退出
    cv2.destroyAllWindows()
  elif k == ord('s'): # 等待关键字，保存和退出
    cv2.imwrite('butterfly.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
  write_image()

2. 执行结果

1. 执行s前
   

2. 执行s后
   

10. 注意

1. OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。
2. Matplotlib以RGB模式显示。
3. 如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。