加载并显示图片
- def imread(filename, flags=None):
- flags
- IMREAD_UNCHANGED = -1, 按原样返回加载的图像(使用 alpha 通道,否则会被裁剪)
- IMREAD_GRAYSCALE = 0, 则始终将图像转换为单通道灰度图像。
- IMREAD_COLOR = 1, 始终将图像转换为 3 通道 BGR 彩色图像
- IMREAD_ANYDEPTH = 2, 16-bit/32-bit图像当输入有对应的深度,否则转换为8-bit。
- IMREAD_ANYCOLOR = 4, 他的图像以任何可能的颜色格式读取
- IMREAD_LOAD_GDAL = 8, 使用 gdal 驱动程序加载图像。
- IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 = 16, 始终将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸缩小 1/2。
- IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17, 始终将图像转换为 3 通道 BGR 彩色图像,图像尺寸缩小 1/2
- IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 = 32, 始终将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸缩小 1/4
- IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33, 始终将图像转换为 3 通道 BGR 彩色图像,图像尺寸缩小 1/4。
- IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 = 64, 始终将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸缩小 1/8
- IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65, 始终将图像转换为 3 通道 BGR 彩色图像,图像尺寸缩小 1/8。
- IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128, 不要根据 EXIF 的方向标志旋转图像。
- flags
-
opencv 自带方法
import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread("image/dili.jpg") # 创建窗口 flags flags == WINDOW_AUTOSIZE | WINDOW_KEEPRATIO | WINDOW_GUI_EXPANDED cv.namedWindow("new", cv.WINDOW_AUTOSIZE) # 设置窗口大小 cv.resizeWindow("new", 5000, 5000) # 显示图片 cv.imshow("new", img) # 等待时间 cv.waitKey(0) # 销毁窗口 cv.destroyAllWindows()
-
用 matplotlib 显示图片
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 img = cv.imread("image/dili.jpg") # 显示图片 需要翻转颜色 plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.show()
灰度图加载
# 以灰度图加载
img =cv.imread("./image/cat.jpeg",0)
# 显示
plt.imshow(img, cmap= plt.cm.gray)
图片的保存
import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread("image/dili.jpg",cv.IMREAD_COLOR)
# 保存图片 filename 保存文件路径 params 图片对象
cv.imwrite("a.jpg", img)