计算机视觉：1.2、读入图像进行分析展示和保存

最新推荐文章于 2023-06-27 16:07:45 发布

原创最新推荐文章于 2023-06-27 16:07:45 发布 · 415 阅读

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本文介绍了如何使用Python的OpenCV库读取、展示和保存300x300像素的彩色图像，通过argparse解析命令行参数并演示了基本的图像处理操作。

开门见山，直接进入代码实践部分：

让我们来创建一个名为 imageHandler.py的文件来编写我们的代码。

这里需要明确的一点是：

图像在计算机中被看作是一个多维矩阵，这个矩阵是由无数个像素点组成的，例如一个大小为300pixel*300pixel大小的图像可以用300✖️300的矩阵表示，其中矩阵中的每一个元素表示一个像素点，一般来说每个像素点又分为灰度和彩色。如果是灰度图像，那么每个像素只有一个值，即其灰度值；如果是彩色图像，那么每个像素就会由好几个通道共同组成（如RGB图像是由R、G、B三个通道共同组成的）

import cv2
import argparse
from imutils import imutils

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("--image", "-I", required=True,
                help="path to image")

args = vars(ap.parse_args())

origin = cv2.imread(args["image"])
print("height:{} pixels".format(origin.shape[0]))
print("width:{} pixels".format(origin.shape[1]))
print("channels:{}".format(origin.shape[2]))

cv2.imshow("original", origin)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("animal.png", origin)

1-3行用来导入需要的packages

5-6行用来转换命令行输入的参数 “–image”或者“-I”后面需要加上图像的地址。

9行将命令行接收到的参数存储在一个字典变量中

11行根据图像的地址读入一张图片，并将这个图片用NumPy矩阵的形式表示，这个矩阵变量定义为origin

12-14行将图像矩阵的基本信息打印到控制台。

16行在窗口显示origin矩阵所代表的图像，并将显示图像的窗口命名为“original”（第一个参数）

13行表示暂停程序执行，直到有按键被按下（参数0表示任意按键都可以取消程序的暂停）

18行将我们当前的图像矩阵origin保存为一个名为“animal.png”的图像文件在当前目录下

在终端（Terminal）输入如下命令

python imageHandler.py --image ./../pic/1.jpeg

执行结果：

如果我们在运行python文件的时候没有按照要求输入正确的参数，那么就会报错：

usage: ImageHandler.py [-h] --image IMAGE
ImageHandler.py: error: the following arguments are required: --image/-I

提醒我们需要加上–image 或者-I 参数，程序才能正常运行。

同时我们也看到了显示图片的窗口名称，是我们之前在cv2.imshow("original", origin)函数中设置的第一个字符串参数。

然后我们查看控制台的输出：

height:230 pixels
width:300 pixels
channels:3

可以清楚的看到，我们读入的这张图片高230个像素，宽300像素，共有3个通道。

当我们想要程序恢复执行的时候，我们只需要点击图片窗口，并按下键盘上的任意键即可。

然后程序便会执行cv2.imwrite("animal.png", origin)函数，imwrite函数会将矩阵变量在指定的目录下保存为一个文件，第一个参数就是路径+文件名拼接成的字符串，第二个参数是要保存称文件矩阵变量。

可以看到在当前目录下生成了一个名为"animal.png"的图片，是我们可爱的小松鼠。