數(shù)據(jù)讀取-圖像

import cv2 #opencv讀取的格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline img=cv2.imread('cat.jpg') img

plt.imshow(img)

#圖像的顯示,也可以創(chuàng)建多個窗口 cv2.imshow('image',img) # 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

# 定義顯示圖像函數(shù) def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() cv_show("mao",img)

img.shape # 高寬 3表示通道 代表彩色

cv2.IMREAD_COLOR：彩色圖像
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度圖像

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img

img.shape

#圖像的顯示,也可以創(chuàng)建多個窗口 cv2.imshow('image',img) # 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止 cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows()

#保存 cv2.imwrite('mycat.png',img)

數(shù)據(jù)讀取-視頻

cv2.VideoCapture可以捕獲攝像頭，用數(shù)字來控制不同的設(shè)備，例如0,1。
如果是視頻文件，直接指定好路徑即可

import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 制定視頻路徑 # 檢查是否打開正確 if vc.isOpened(): oepn, frame = vc.read() # 如果能打開返回視頻中每幀結(jié)果為True else:open = False while open:ret, frame = vc.read()# 如果能打開就遍歷沒一幀if frame is None: # 如果讀取的視頻不為空繼續(xù)執(zhí)行為空就breakbreakif ret == True: # 如果能打開返回視頻中每幀結(jié)果為Truegray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # cv2.COLOR_BGR2GRAY對每一幀轉(zhuǎn)換為黑白cv2.imshow('result', gray) # 顯示結(jié)果if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # waitKey(1) 表示等待下一幀的時間 退出：Esc的ASCII碼為27，即判斷是否按下esc鍵break vc.release() cv2.destroyAllWindows() # 循環(huán)完自動關(guān)閉窗口

截取部分圖像數(shù)據(jù)

img=cv2.imread('cat.jpg') # 讀取圖片 cat=img[0:50,0:200] # 切片 cv_show('cat',cat) # 顯示名字以及圖像

顏色通道提取

b,g,r=cv2.split(img) # 彩色圖像通道：b g r # 讀取圖片

img=cv2.merge((b,g,r)) # 組合像素 img.shape

顏色通道B,G,R = 0,1,2

# 只保留R cur_img = img.copy() cur_img[:,:,0] = 0 cur_img[:,:,1] = 0 cv_show('R',cur_img)

# 只保留G cur_img = img.copy() cur_img[:,:,0] = 0 cur_img[:,:,2] = 0 cv_show('G',cur_img)

# 只保留B cur_img = img.copy() cur_img[:,:,1] = 0 cur_img[:,:,2] = 0 cv_show('B',cur_img)

邊界填充

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) # 上下左右 填充的值# img需要填充的圖像 上下左右 按照什么方式填充 replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT) reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101) wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP) constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL') plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE') plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT') plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101') plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP') plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')plt.show()

BORDER_REPLICATE：復制法，也就是復制最邊緣像素。
BORDER_REFLECT：反射法，對感興趣的圖像中的像素在兩邊進行復制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最邊緣像素為軸，對稱，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
BORDER_WRAP：外包裝法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
BORDER_CONSTANT：常量法，常數(shù)值填充。

數(shù)值計算

# 讀取圖片 img_dog=cv2.imread('dog.jpg') img_cat=cv2.imread('cat.jpg') img_cat[:5,:,0] # 只打印前5行

img_cat2= img_cat + 10 img_cat2[:5,:,0] # 只打印前5行

#相當于% 256 (img_cat + img_cat2)[:5,:,0]

cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]

圖像融合

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) # 假入我們不知道圖像大小為0，0， 倍數(shù)： fx=4：x*4 fy=4：y*4 比例放縮 plt.imshow(res)

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1, fy=3) plt.imshow(res)

img_dog=cv2.imread('dog.jpg') img_cat=cv2.imread('cat.jpg')# 讀取圖片 img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414)) # 修改圖片大小 img_cat.shape,img_dog.shape

# 貓= x1 狗= x2# 貓 權(quán)重 狗 權(quán)重 亮度# x1，α x2， β ，b res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.5, img_dog, 0.5, 0) plt.imshow(res)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV-图像的基本操作-01的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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