OpenCV-Python 教程——从Images开始

本文主要是介绍OpenCV-Python 教程——从Images开始，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目标

这里，你将会学到如何读取、显示、保存一张图片
你将会学习这些函数：cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
当然，你将会学习如何用Matplotlib显示这些图片

使用OpenCV

读取图片

利用函数cv2.imread()来读取一张图片。该图片应该在工作目录中或是提供图片的绝对路径。

第二个参数用来明确读取图片的方式。

cv2.IMREAD_COLOR: 载入一张彩图，图片的透明度信息将被忽略。这是默认的方式！
cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰度模式载入图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED: 载入图片，包括alpha通道(透明度信息)

注意你可以用1，0，-1分别来代替以上三种模式。

样例代码：

import numpy as np
import cv2
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

警告即使图片路径给错了，程序不会抛出错误，但输入print img将会得到None.

显示图片

利用函数cv2.imshow()在窗口中显示图片。窗口将会自动匹配图片尺寸。

第一个参数(string type)作为窗口的名字，第二个参数是我们的图片。你可以随心生成许多窗口，但需不同的名字。

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

窗口截图如下图所示：
这里写图片描述

cv2.waitKey()是一个键盘绑定函数。它的参数是以毫秒为单位的时间。这个函数会等待任意键盘事件指定秒数，如果你在这段时间内摁任意键，程序将继续。如果指定为0，它将一直等待直到有摁键。当然你也可以设置检测特定键的输入，如摁下a键等，我们将在以后讨论。

注意除了绑定键盘事件，这个函数也处理许多GUI事件，因此你实际显示图片时必须用它。

cv2.destroyAllWindows()简单地关闭我们创建的所有窗口。如果你想关闭指定的窗口，利用函数cv2.destroyWindow()并传入确切的窗口名字作参数。

注意有一种特殊的情况，你可以先创建一个窗口，然后再载入图片。在这种情况下，你可以决定是否重新调整窗口。这可以通过cv2.namedWindow()来完成。默认情况下，参数是cv2.WINDOW_AUTOSIZE。如果你指定参数cv2.WINDOW_NORMAL的话，你可以重新调整窗口。当图片尺寸太大及添加轨迹栏到窗口中会很有用。

样例如下：

cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

写入图片

利用函数cv2.imwrite()来保存一张图片。

第一个参数是文件名，第二个参数是你想保存的图片。

cv2.imwrite('messigray.png',img)

这个命令会在当前工作目录应PNG格式保存图片。

综合

下面的程序将会因grayscale模式载入图片，并显示。如果你摁下’s’键，将保存并退出；或是可以摁下ESC键不保存退出。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:         # wait for ESC key to exitcv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exitcv2.imwrite('messigray.png',img)cv2.destroyAllWindows()

警告如果你用的是64位机器，你必须把k = cv2.waitKey(0)改成k = cv2.waitKey(0) & 0xFF。

使用Matplotlib

Matplotlib是Python的画图库，提供了大量的画图方法。在接下来的教程中你将会见识它。这里我们学习如何用Matplotlib显示图片。用Matplotlib你可以缩放图片并保存它。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()