1 圖像的IO操作

這里我們會給大家介紹如何讀取圖像，如何顯示圖像和如何保存圖像。

1.1 讀取圖像

API

cv.imread()

參數：

• 要讀取的圖像

• 讀取方式的標志

  • cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加載圖像，任何圖像的透明度都將被忽略。這是默認參數。

  • cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加載圖像

  • cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的加載圖像模式。

    可以使用1、0或者-1來替代上面三個標志

• 參考代碼

  import numpy as np import cv2 as cv # 以灰度圖的形式讀取圖像 img = cv.imread('messi5.jpg',0)

注意：如果加載的路徑有錯誤，不會報錯，會返回一個None值

1.2顯示圖像

1 . API

cv.imshow()

參數：

• 顯示圖像的窗口名稱，以字符串類型表示
• 要加載的圖像

注意：在調用顯示圖像的API后，要調用cv.waitKey()給圖像繪制留下時間，否則窗口會出現無響應情況，并且圖像無法顯示出來。

另外我們也可使用matplotlib對圖像進行展示。

參考代碼

# opencv中顯示 cv.imshow('image',img) cv.waitKey(0) # matplotlib中展示 plt.imshow(img[:,:,::-1])

1.3 保存圖像

API

cv.imwrite()

參數：

• 文件名，要保存在哪里
• 要保存的圖像

參考代碼

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

1.4 總結

我們通過加載灰度圖像，顯示圖像，如果按's'并退出則保存圖像，或者按ESC鍵直接退出而不保存。

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 1 讀取圖像 img = cv.imread('messi5.jpg',0) # 2 顯示圖像 # 2.1 利用opencv展示圖像 cv.imshow('image',img) # 2.2 在matplotplotlib中展示圖像 plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.title('匹配結果'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() k = cv.waitKey(0) # 3 保存圖像 cv.imwrite('messigray.png',img)

2 繪制幾何圖形

2.1 繪制直線

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

參數：

• img:要繪制直線的圖像
• Start,end: 直線的起點和終點
• color: 線條的顏色
• Thickness: 線條寬度

2.2 繪制圓形

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

參數：

• img:要繪制圓形的圖像
• Centerpoint, r: 圓心和半徑
• color: 線條的顏色
• Thickness: 線條寬度，為-1時生成閉合圖案并填充顏色

2.3 繪制矩形

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

參數：

• img:要繪制矩形的圖像
• Leftupper, rightdown: 矩形的左上角和右下角坐標
• color: 線條的顏色
• Thickness: 線條寬度

2.4 向圖像中添加文字

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

參數：

• img: 圖像
• text：要寫入的文本數據
• station：文本的放置位置
• font：字體
• Fontsize :字體大小

2.5 效果展示

我們生成一個全黑的圖像，然后在里面繪制圖像并添加文字

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 1 創建一個空白的圖像 img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 2 繪制圖形 cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3) cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1) font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA) # 3 圖像展示 plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.title('匹配結果'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

結果：

3 獲取并修改圖像中的像素點

我們可以通過行和列的坐標值獲取該像素點的像素值。對于BGR圖像，它返回一個藍，綠，紅值的數組。對于灰度圖像，僅返回相應的強度值。使用相同的方法對像素值進行修改。

import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('messi5.jpg') # 獲取某個像素點的值 px = img[100,100] # 僅獲取藍色通道的強度值 blue = img[100,100,0] # 修改某個位置的像素值 img[100,100] = [255,255,255]

4 獲取圖像的屬性

圖像屬性包括行數，列數和通道數，圖像數據類型，像素數等。

5 圖像通道的拆分與合并

有時需要在B，G，R通道圖像上單獨工作。在這種情況下，需要將BGR圖像分割為單個通道。或者在其他情況下，可能需要將這些單獨的通道合并到BGR圖像。你可以通過以下方式完成。

# 通道拆分 b,g,r = cv.split(img) # 通道合并 img = cv.merge((b,g,r))

6 色彩空間的改變

OpenCV中有150多種顏色空間轉換方法。最廣泛使用的轉換方法有兩種，BGR?Gray和BGR?HSV。

API：

cv.cvtColor(input_image，flag)

參數：

• input_image: 進行顏色空間轉換的圖像
• flag: 轉換類型
  • cv.COLOR_BGR2GRAY : BGR?Gray
  • cv.COLOR_BGR2HSV: BGR→HSV

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總結：

圖像IO操作的API：

cv.imread(): 讀取圖像

cv.imshow()：顯示圖像

cv.imwrite(): 保存圖像

在圖像上繪制幾何圖像

cv.line(): 繪制直線

cv.circle(): 繪制圓形

cv.rectangle(): 繪制矩形

cv.putText(): 在圖像上添加文字

直接使用行列索引獲取圖像中的像素并進行修改

拆分通道：cv.split()

通道合并：cv.merge()

色彩空間的改變

cv.cvtColor(input_image，flag)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV_02 图像的基本操作：图像IO+绘制图形+像素点+属性+图像通道+色彩空间的改变的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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