opencv—python基本的图像操作指令_image1[a, b, c]

1. 读取图像：cv.imread()

例如：

image_dir='./data/xxx.jpg'
image = cv2.imread(image_dir)
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# 读取单通道（灰度图）
gray_img=cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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2. 显示图像：cv.imshow()

例如：

#创建一个窗口
cv2.namedWindow("Image")
#然后在窗口中显示图像img
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey (0)
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3. 储存图像：cv.imwrite()

例如：

#将图像img保存
cv2.imwrite('xxx.jpg',img)
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# 指定jpg质量，范围从1~100，默认95，值越高画质越好，文件越大
cv2.imwrite('xxx.jpg',color_img,(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,20))
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4. 缩放图像：cv.resize()

例如：

img=cv2.imread('xxx.jpg')
# 缩小为200x200的正方形
img_200x200=cv2.resize(img,(200,200))
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5. 裁剪图像：image[a:b,c:d]

例如：

a=10 # x start
b=50 # x end
c=40 # y start
d=70 # y end
cropImg = image[a:b,c:d]   #裁剪图像
cv2.imwrite('cut.jpg',cropImg)  #写入图像路径
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6. 补边图像：cv.copyMakeBorder()

例如：

# 上下各贴50像素的黑边
img_add=cv2.copyMakeBorder(img,50,50,0,0,cv2.BORDER_CONSTANT,value=(0,0,0))
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7. RGB转化成HSV图像

可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节。
HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）。
在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的相关性。
OpenCV中H的取值是[0, 180)，其他两个通道的取值都是[0, 256)。

例如：

img=cv2.imread('xxx.jpg')
# 通过cv2.cvtcolor把图像从RGB转到HSV
img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
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8. 图像镜像：cv.flip()

例如：

#python 图像翻转,使用openCV flip()方法翻转
xImg = cv.flip(img,1,dst=None) #水平镜像
xImg1 = cv.flip(img,0,dst=None) #垂直镜像
xImg2 = cv.flip(img,-1,dst=None) #对角镜像
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9.复制图像：copy()

例如：

#复制图像img
Image2 = img.copy();
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10. 压缩图像：cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION

对于PNG，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3：
（压缩是指图像尺寸不变，但是分辨率变小，即变得模糊）
例如：

cv2.imwrite("./cat.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 0]) 
cv2.imwrite("./cat2.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])
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