1. 使用cv2.imread,在屏幕上显示彻底的原始大小的图。一般都会超出屏幕,而且无法调整大小。所以是基本不能用的。
如果要缩小,就要用cv2.pyrDown(cv2.imread)这种方式才行。
但是然而,pyrDown和pyrUp是一对函数,是对图像进行实际物理放大缩小用的。假如我们这里不允许改变原图,那么用这个放大缩小就错了。
2. 所以实际使用要用到matplotlib,
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('good.jpg',0)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #去掉坐标线,一般不用这句话
plt.show()
3. cv自己也可以缩放显示图像,要用到namedWindow函数:
img=cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) cv2.namedWindow('image',cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destoryAllWindows()#其中第二个参数cv2.WINDOW_NORMAL有两个不同的选项:属性:指定窗口大小模式
cv2.WINDOW_AUTOSIZE:根据图像大小自动创建大小
cv2.WINDOW_NORMAL:窗口大小可调整
本文介绍了三种在Python中显示图像的方法:使用cv2.imread显示原始大小的图像;利用matplotlib.pyplot展示灰度图像并隐藏坐标轴;通过cv2.namedWindow实现可调整大小的图像窗口。这些方法覆盖了从基本显示到高级定制的需求。
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