初识openCV--图像的读取,显示和保存

图像的读取、显示

在PyCharm中读取图像的方法有两种：利用 OpenCV 和 Matplotlib 读取。

文件的读取

在 Python 中，可以通过多种方式读取文件路径，主要包括绝对路径和相对路径。以下是详细介绍：

1. 绝对路径:
   绝对路径是指从根目录开始的完整路径，它明确地指向文件在文件系统中的位置。使用绝对路径可以避免路径解析的歧义，但缺点是不够灵活，如果文件移动到其他位置，代码就需要修改。
   下面展示一些 示例代码:

 import cv2
 file_path = "C:/Users/username/Documents/example.jpg"  # Windows 系统的绝对路径
 file_path = "/home/username/Documents/example.jpg"  # Linux 或 macOS 系统的绝对路径
 image=cv2.imread(r'C:/Users/username/Documents/example.jpg')

2. 相对路径:
   相对路径是从当前工作目录（通常是运行脚本的目录）开始的路径。它更灵活，因为文件路径是相对于脚本的运行位置的。
   下面展示一些 示例代码:

import cv2
file_path = "C:/Users/username/Documents/example.jpg"  # Windows 系统的绝对路径
file_path = ""C:/Users/username" # Windows 你所处的文件夹
image=cv2.imread(r'./Documents/example.jpg')
 # 如果你处于C:/Users/username/Documents的文件夹下
 image1=cv2.imread('example.jpg')

3. 绝对路径:
   . 表示当前目录。
   … 表示上一级目录。
   下面展示一些 示例代码:

# 上一级目录中的文件
file_path = "../example.txt"
# 用户主目录中的文件
file_path = "~/Documents/example.txt"

import cv2
img1 = cv2.imread("001.bmp", 1)
cv2.imshow("001", img1)
cv2.waitKey(0)

OpenCV读取、显示

使用 OpenCV读入时,需要imread()函数实现,读入格式为:cv2.imread(“文件名”,标记符 (flag))。
标记符默认值为1,表述读入彩色图像(通道顺序为BGR)。当标记符设置为0的时,表示读入灰度图。
使用 OpenCV 显示图像的格式为 : cv2.imshow(显示名称,图像数据):

import cv2
img1=cv2.imread('1.bmp',1)
img2=cv2.imread('1.bmp', 0)
cv2.imshow('img1',img1)
cv2.imshow('img2',img2)
cv2.waitKey(0)

cv2.waitKey(delay)函数的作用是在给定的时间内（以毫秒为单位）等待用户按键触发。0 表示无限期等待，直到有按键被按下。
cv2.waitKey(0)通常在 cv2.imshow() 函数之后使用，以确保程序在显示图像后不会立即结束，而是等待用户进行交互。

matplotlib读取、显示

使用matplotlib.pyplot中的 plt.imread() 函数实现图片数据的读入,格式为:matplotlib.pyplot.imread (“文件名称”,格式(format)），与OpenCV读入不同,matplotlib.pyplot读入的图像数据根据图片本身决定是彩色图还是灰度图。
同样,使用 matplotlib.pyplot中的 imshow() 函数可以实现图像的显示,常用格式为:matplotlib.pyplot.imshow(文件名,颜色图谱(cmap)）,最后还需要使用 show() 函数完成显示。

import matplotlib.pyplot as plt
image=plt.imread('1.bmp')
plt.imshow(image)
plt.title("001")
plt.show()