文章目录
2.OpenCV基本操作2.1 图像的IO操作2.1.1 读取图像2.1.2 显示图像2.1.3 保存图像2.1.4总结2.2 绘制几何图形2.2.1 绘制直线2.2.2绘制圆形2.2.3绘制矩形2.2.4向图像中添加文字2.2.5效果显示2.3获取并修改图像中的像素点2.4获取图像的属性2.5图像通道的拆分与合并2.6色彩空间的改变2.OpenCV基本操作
2.1 图像的IO操作
2.1.1 读取图像
API
cv.imread()
参数：
要读取的图像
读取方式的标志：
cv.UMREAD*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来代替上面三个标志
参考代码：
import numpy as npimport cv2 as cv# 以灰度图的形式读取图像img = cv.imread('1.png',0)
注意：如果加载的路径有错误，不会报错，会返回一个None值，因此要确保图像是存在的，图片路径是对的。
2.1.2 显示图像
API
cv.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()个图像绘制留下时间，否则窗口会出现无响应的情况，并且图像无法显示出来。
另外，我们也可以使用matplotlib对图像进行展示。
参考代码：
# opencv中显示cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)# matplotlib中展示plt.imshow(img[:,:,::-1])
2.1.3 保存图像
API
cv.imwrite()
参数：
文件名，要保存在哪里要保存的图像
参考代码
cv.imwrite('test.png',img)
2.1.4总结
我们通过加载灰度图像，显示图像，如果按’s’并退出则保存图像，或者按ESC键直接退出而不保存。
参考代码：
显示彩色图像：
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread('1.png')# 2.显示图像# 2.1利用opencv展示图像cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
显示灰色图像
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread('1.png',0)# 按照灰度图进行展示plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray)# plt.title('匹配结果'),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()
保存图像
# 3.保存图像,注意保存路径中不能有中文路径cv.imwrite('./1_IOtest.png',img)
2.2 绘制几何图形
2.2.1 绘制直线
cv.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
2.2.2绘制圆形
cv.circle(img,centerpoint,r,color,thickness)
参数： img:要绘制图形的图像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
2.2.3绘制矩形
cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)
参数： img:要绘制矩形的图像leftupper,rightdown:举行的左上角和右下角坐标color:线条的颜色thickness:线条宽度
2.2.4向图像中添加文字
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fontsize:字体大小
2.2.5效果显示
生成一个全黑的图像，然后再里面绘制图像并添加文字
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个空白的图像# 生成全黑的图像即为np.zerosimg = np.zeros((512,512,3),np.uint8)# 绘制图形cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)cv.rectangle(img,(128,128),(384,384),(0,255,0),3)cv.circle(img,(256,256),63,(0,0,255),-1)font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv.putText(img,'OpenCV',(10,500),font,4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)# 3.图像显示plt.imshow(img[:,:,::-1])# plt.imshow(img)plt.title('hello'),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()
效果：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-B4wlv6iR-1647516243400)(C:\Users\23642\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-0317171053140.png)]
2.3获取并修改图像中的像素点
我们可以通过行和列的坐标获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝、绿、红值得数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值，使用相同的方法对像素值进行修改。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport cv2 as cvimg = cv.imread('/images/1.png')# 创建全黑的图像img = np.zeros((256,256,3),np.uint8)plt.imshow(img[:,:,::-1])print(img[100, 100])print(img[100, 100, 0])img[100,100]=(0,0,255)print(img[100, 100])plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.show()
2.4获取图像的属性
图像属性包括行数、列数和通道数，图像数据类型、像素数等。
代码演示：
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as plt# img = cv.imread('/images/1.png')img = np.zeros((256,256,3),np.uint8)print(img.shape) # (256, 256, 3)print(img.dtype) # uint8print(img.size) # 196608
2.5图像通道的拆分与合并
有时需要在B、G、R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将RGB图像分割为单个通道，或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到RGB图像，可以通过以下方式完成：
# 通道拆分b,g,r=cv.split(img)# 通道合并img = cv.merge((b,g,r))
2.6色彩空间的改变
OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR<->Gray和BGR<->HSV
API：
cv.cvColor(input_image,flag)
参数：
input_image:进行颜色空间转换的图像flag:转换类型 cv.COLOR_BGR2GRAY ：BGR<->Graycv.COLOR_BGR2HSV ：BGR<->HSV
import numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg= cv.imread('images/1.png')plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.show()b,g,r=cv.split(img)plt.imshow(b,cmap=plt.cm.gray)plt.show()img2 = cv.merge((b,g,r))plt.imshow(img2[:,:,::-1])plt.show()gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)plt.imshow(gray,cmap=plt.cm.gray)plt.show()hsv = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)plt.imshow(hsv)plt.show()# print(b,g,r)
效果：
