OpenCV-Python[第二章]——图像初步

目标

• 学习读取图像、显示图像以及保存图像
• 学习3个OpenCV函数：cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()
• 学习使用Matplotlib显示图像

使用OpenCV显示图像

读取图像

使用cv2.imread()读取图像，图像必须在当前工作目录否则需要提供完整路径。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

第二个参数指定图像的读取方式:
cv2.IMREAD_COLOR：读取彩色图像，图像的透明度(alpha通道)被忽略，默认参数。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED：读取原始图像，包括alpha通道
注意：可以使用1,0,-1对应的代替上述3种读取方式

显示图像

使用cv2.imshow显示图像，显示窗口会自动适应图像大小。

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

第一个参数是字符串，表示窗口的名字，第二个参数是读取的图像。
cv2.waitKey()是键盘绑定函数。参数是毫秒时间数，函数对任意的键盘事件等待若干毫秒。如果在指定时间内按下键盘，程序继续。如果参数是0，则无限等待直到键盘按键发生。
cv2.destroyAllWindows()销毁创建的所有窗口。如果想销毁指定窗口使用cv2.destroyWindows()，并给其传递特定窗口名字做参数。
注意：有时候你可以先创建一个窗口，然后再载入图像，此时使用cv2.namedWindow()你可以指定窗口是否大小可变.其默认参数是cv2.WINDOW_AUTOSIZE,当传递的参数是cv2.WINDOWN_NORMAL时，窗口大小可变。

保存图像

使用函数cv2.imwrite()。

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

第一个参数是文件名，第二个参数是需要保存的图像。
下面是一段比较完整的代码：

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 exit
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('messigray.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

使用Matplotlib显示图像

Matplotlib是一个python库，提供了一系列的画图方法。下面是Matplotlib画图的一个示例：

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()

使用Matplotlib画图可以进行缩放、保存等操作。
警告：OpenCV读取的彩色图像是BGR格式，Matplotlib显示彩色图像是按照RGB，因此如果使用OpenCV读取图像，则可能无法使用Matplotlib进行正常彩色的显示，需要对读取的图像数据进行转换
方法1：split&merge

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('messi5.jpg')
b,g,r = cv2.split(img)
img2 = cv2.merge([r,g,b])
plt.subplot(121);plt.imshow(img) # expects distorted color
plt.subplot(122);plt.imshow(img2) # expect true color
plt.show()

cv2.imshow('bgr image',img) # expects true color
cv2.imshow('rgb image',img2) # expects distorted color
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

方法2：img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)