Python下 初步使用OpenCV (基础用法)

半城伤御伤魂 提交于 2020-02-28 17:43:46

1 使用 OpenCV读写图像

我是在Python3.6和OpenCV进行操作,首先安装Anaconda和Pycharm。在Anaconda中的base环境下安装opencv模块,安装后的结果如下图所示。
在这里插入图片描述
然后,在Pycharm IDE下写程序,程序如下:

import cv2
 
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff")
 
 
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
 
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
仅仅把图像读取出来还不够,还要知道OpenCV 模块下,一些函数如何使用,下面将依次介绍。

(1)读取图像

img = cv2.imread(文件名,[,参数])

其中参数:

参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)

参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)

参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)

参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)

(2)显示图像

cv2.imshow(窗口名, 图像名)

(3)窗口等待

cv2.waitKey(delay)

键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入;参数>0表示等待delay毫秒;参数<0表示等待键盘单击。

(4)删除所有窗口

cv2.destroyAllWindows() #删除所有窗口

cv2.destroyWindows() #删除指定的窗口

(5)存储(写入)图像

retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)

下面是读取并写入的示例

-*- coding:utf-8 -*

import cv2
 
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff")
 
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
 
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
 
#保存图像
cv2.imwrite("lalala.jpg", img)

2 OpenCV像素处理

(1)读取图像的像素

灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B、G、R三个分量。

注意:OpenCV读取图像是B、G、R存储显示,需要转换为R、G、B再进行图像处理。

(2)修改图像的像素值

修改图像的像素值,如果是灰度图像则直接赋值新像素即可,彩色图像依次给三个通道赋值即可。

例如:

灰度图像 修改像素值:

img[100,100] = 255

彩色图像 修改像素值:法1(彩色图像每个通道赋值为255)

img[100,100, 0] = 255

img[100,100, 1] = 255

img[100,100, 2] = 255

彩色图像 修改像素值:法2

img[100,100] = [255, 255, 255]

下面是代码示例

-- coding:utf-8 -

import cv2

#读取图片

img = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#图像不可变
 
test=img[100,100]
print (test)
 
print ('-----------')
 
img[100,100] = [255, 255, 255]
#分别获取修改后BGR通道像素
blue = img[100,100,0]
print (blue)
green = img[100,100,1]
print (green)
red = img[100,100,2]
print (red)

在这里插入图片描述
下面将图像某个区域的像素进行更改,然后可以更直观的显示出来修改图像的像素。

(将 :行100至200 和列300至400的像素区域设置为白色)

-*- coding:utf-8 -*

import cv2
 
#读取图片
img = cv2.imread("lena.tiff", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#图像不可变
 
img[100:200,300:400] = [255, 255, 255] #行100至200 和列300至400的像素区域设置为白色
 
 
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
 
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

易学教程内所有资源均来自网络或用户发布的内容,如有违反法律规定的内容欢迎反馈
该文章没有解决你所遇到的问题?点击提问,说说你的问题,让更多的人一起探讨吧!