【python】OpenCV_opencv locate-优快云博客

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基本方法

1. 读入图像cv2.imread(filepath,flags)

使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片,可以按照不同模式读取，一般最常用到的是读取单通道灰度图，或者直接默认读取多通道。

filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志

  cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道

  cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片

  cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道

import cv2
img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 显示图像cv2.imshow(wname,img)

使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像，第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#dv2.destroyWindow(wname)

-cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。

cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

3. 保存图像cv2.imwrite(file，img，num)

使用函数cv2.imwrite(file，img，num)保存一个图像。
注意存的时候是没有单通道这一说的，根据保存文件名的后缀和当前的array维度，OpenCV自动判断存的通道，另外压缩格式还可以指定存储质量

第一个参数是要保存的文件名;
第二个参数是要保存的图像;
第三个参数，可选，它针对特定的格式：

对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;
对于png ,第三个参数表示的是压缩级别,默认为3。

注意:

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

示例：
读入一副图像，按’s’键保存后退出，其它任意键则直接退出不保存

import cv2
img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('1.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()
else: 
    cv2.destroyAllWindows()

4. 图片操作

cv2.flip(img,flipcode)翻转图像

使用函数cv2.flip(img,flipcode)翻转图像，flipcode控制翻转效果:

flipcode = 0：沿x轴翻转
flipcode > 0：沿y轴翻转
flipcode < 0：x,y轴同时翻转

imgflip = cv2.flip(img,1)

img.copy()复制图像

imgcopy = img.copy()

cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_X2Y) 颜色空间转换

cv2.COLOR_X2Y表示转换方式，
其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

#彩色图像转为灰度图像
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
#灰度图像转为彩色图像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

实例代码

1. 图像存取

import cv2

# 读取一张400x600分辨率的图像
color_img = cv2.imread('test_400x600.jpg')
print(color_img.shape)

# 直接读取单通道
gray_img = cv2.imread('test_400x600.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(gray_img.shape)

# 把单通道图片保存后，再读取，仍然是3通道，相当于把单通道值复制到3个通道保存
cv2.imwrite('test_grayscale.jpg', gray_img)
reload_grayscale = cv2.imread('test_grayscale.jpg')
print(reload_grayscale.shape)

# cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY指定jpg质量，范围0到100，默认95，越高画质越好，文件越大
cv2.imwrite('test_imwrite.jpg', color_img, (cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 80))

# cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION指定png质量，范围0到9，默认3，越高文件越小，画质越差
cv2.imwrite('test_imwrite.png', color_img, (cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 5))

2. 缩放、裁剪和补边

import cv2

# 读取一张四川大录古藏寨的照片
img = cv2.imread('tiger_tibet_village.jpg')

# 缩放成200x200的方形图像
img_200x200 = cv2.resize(img, (200, 200))

# 不直接指定缩放后大小，通过fx和fy指定缩放比例，0.5则长宽都为原来一半
# 等效于img_200x300 = cv2.resize(img, (300, 200))，注意指定大小的格式是(宽度,高度)
# 插值方法默认是cv2.INTER_LINEAR，这里指定为最近邻插值
img_200x300 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, 
                              interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

# 在上张图片的基础上，上下各贴50像素的黑边，生成300x300的图像
img_300x300 = cv2.copyMakeBorder(img, 50, 50, 0, 0, 
                                       cv2.BORDER_CONSTANT, 
                                       value=(0, 0, 0))

# 对照片中树的部分进行剪裁
patch_tree = img[20:150, -180:-50]

cv2.imwrite('cropped_tree.jpg', patch_tree)
cv2.imwrite('resized_200x200.jpg', img_200x200)
cv2.imwrite('resized_200x300.jpg', img_200x300)
cv2.imwrite('bordered_300x300.jpg', img_300x300)

3. 给图片加文本

import cv2

# img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
img=cv2.imread('1.png',cv2.IMREAD_COLOR)    # 打开文件
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX  # 设置字体
# 图片对象、文本、像素、字体、字体大小、颜色、字体粗细
imgzi = cv2.putText(img, "zhengwen", (1100, 1164), font, 5.5, (0, 0, 0), 2,)
# cv2.imshow('lena',img)
cv2.imwrite('5.png',img)    # 写磁盘
cv2.destroyAllWindows()     # 毁掉所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)    # 销毁指定窗口

4. 给图片添加中文文本

感谢：OpenCV-Python在图片上输出中文
OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现。FreeType库是一个完全免费（开源）的、高质量的且可移植的字体引擎，它提供统一的接口来访问多种字体格式文件。但使用FreeType需要下载库并重新编译，过程麻烦一点。

在Python中，可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现，相对简单很多，需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互转换。

字体 *.ttc的存放路径一般是： /usr/share/fonts/opentype/noto/
也可以使用locate指令查找本机上已经下载的字体：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
 
if __name__ == '__main__':
 
    img_OpenCV = cv2.imread('01.jpg')
    # 图像从OpenCV格式转换成PIL格式
    img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_OpenCV, cv2.COLOR_BGR2RGB))
 
    # 字体  字体*.ttc的存放路径一般是： /usr/share/fonts/opentype/noto/ 查找指令locate *.ttc
    font = ImageFont.truetype('NotoSansCJK-Black.ttc', 40)
    # 字体颜色
    fillColor = (255,0,0)
    # 文字输出位置
    position = (100,100)
    # 输出内容
    str = '在图片上输出中文'
 
    # 需要先把输出的中文字符转换成Unicode编码形式
    if not isinstance(str, unicode):
        str =