Python下初步使用OpenCV (基础用法)

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()