【计算机视觉—python 】 图像处理入门教程 —— 图像读取、显示和保存【 openCV 学习笔记 001 to 004】_计算机视觉显示图像

1、图像读取和显示

cv2.imread()：根据图片路径（不能有中文！）读取图片（ 常见格式有 bmp/jpg/png ），返回矩阵，如果读不出来会返回空矩阵（[ ]）。

retval = cv.imread( filename [, flags] ) # 函数说明
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• filename ：图片路径参数
• [, flags] ：读取图片的方式 ，有以下几种情况 （ 不是必填参数）
  • 1（cv2.IMREAD_COLOR） ：三通道BGG彩图，默认
  • 0（cv2.I.IMREAD_GRAYSCALE） ：单通道灰度图像
  • -1（cv2.IMREAD_UNCHANGED） ：原样返回（Alpha通道）
  • 2 (cv2.IMREAD_UNCHANGED) ：在输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位
  • 4 （cv2.IMREAD_ANYCOLOR）：以任何可能的颜色格式读取图像
• retval ：读取的 OpenCV 图像，nparray 多维数组格式

cv2.imshow()：将np.array图像数据，窗口中显示，图像（高于8位的映射成[0,255]）的缩放取决于图像深度。

None = imshow(winname, img) # 函数说明
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• winname：字符串，窗口名称。
• img：所显示的 OpenCV 图像，nparray 多维数组。
• None：没有参数！

PS :

1. cv2.imshow() 之后用 cv2.waitKey(毫秒) 设定图像窗口显示时长， cv2.waitKey(0) 常亮 ，否则不会显示图像窗口（一闪而过）。
2. 可以创建多个不同的显示窗口，每个窗口必须命名不同的 filename。
3. cv2.destroyWindow() 函数关闭指定的显示窗口，也可以用 cv2.destroyAllWindows() 函数关闭所有的显示窗口。
4. 如果要更改图片的分辨率，需要先调用 cv2.namedWindow(“”，WINDOW_NORMAL)。

# cv2.imshow()常规用法
import cv2 # 导入openCV包 (环境配置 cmd -> pip install opencv-python 详情自查) 
imgFile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\work_code\learn_openCV\code\test.jpg" # 设置读取文件的英文路径
img1 = cv2.imread(imgFile , flags=1) # 读取彩图（BGR） 这里我原图用的彩图
img2 = cv2.imread(imgFile , flags=0) # 读取灰图
cv2.imshow("3C" , img1)  # 在窗口3C显示图像 img1
cv2.imshow("1C" , img2)  # 在窗口1C显示图像 img2
cv2.waitKey(0)# 等待按键关闭
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# 调整图片分辨率
cv2.namedWindow("[400:300]", cv2.WINDOW_NORMAL) # 要更改图像分辨率
cv2.resizeWindow("[400:300]", 400, 300) # 改成400×300的图像
cv2.imshow("[400:300]", img1)  # 在窗口 [400:300]显示图像 img1
cv2.waitKey(0)  # 等待按键关闭
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# 几个图片 一个窗口显示
import numpy as np # 导入numpy包 (环境配置 cmd -> pip install numpy 详情自查) 
imgL = cv2.imread(imgFile , flags=1) # 左边图
imgR = cv2.imread(imgFile , flags=1) # 右边图
imgStack = np.hstack((imgL, imgR))  # 相同大小和相同通道 图像水平拼接
cv2.imshow("2_pic", imgStack)  # 在一个窗口 2_pic 显示图像2个图像
cv2.waitKey(0)
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# 使用 imdecode 可以读取带有中文的文件路径和文件名
imgFile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\中文路径\中文图片.png" # 设置读取文件的中文路径
img3 = cv2.imdecode(np.fromfile(imgFile, dtype=np.uint8), -1) # 必须是Alpha通道
cv2.imshow("chinese" , img3)
cv2.waitKey(0)
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# 从网络中读取图像
import urllib.request as request
response = request.urlopen("https://img-blog.csdnimg.cn/a744afef3cf346e1b6deff25c5b8208e.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAUHl0aG9u5bCP55m96L-b6Zi2,size_12,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center")
imgUrl = cv2.imdecode(np.array(bytearray(response.read()),dtype=np.uint8),-1)
cv2.imshow("Net" , imgUrl)
cv2.waitKey(0)
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plt.imshow()：通过 matplotlib 库显示图像，与imread()不同的是，plt是RGB格式（PyQt5），imread()是BGR格式（彩色图像数据都是Numpy多维数组，RGB是颜色分量按红,绿,蓝排序，BGR是蓝,绿,红排序），用参数cmap="gray"可以直接使用imread转换的灰度图。

matplotlib.pyplot.imshow(img[, cmap]) # 函数说明
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• img：图像数据，nparray 多维数组，对于 openCV（BGR）格式图像要先进行格式转换
• cmap：颜色图谱（colormap），默认为 RGB(A) 颜色空间
  • gray：灰度显示
  • hsv：hsv 颜色空间

# plt.imshow（) 用法
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt # # 导入matplotlib包 (环境配置 cmd -> pip install matplotlib 详情自查) 
imgFile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\work_code\learn_openCV\code\test.jpg"  # 读取文件的路径
img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # 读取彩色图像(BGR)

imgRGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # ****图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)****
img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # ****图片格式转换：BGR(OpenCV) -> Gray****

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 支持中文标签
plt.subplot(221), plt.title("1. RGB 格式(mpl)"), plt.axis('off') # 2×2个图片 第一个位置（左上） 不显示坐标轴、坐标轴标签
plt.imshow(imgRGB)  # matplotlib 显示彩色图像(RGB格式)
plt.subplot(222), plt.title("2. BGR 格式(OpenCV)"), plt.axis('off')  # 2×2个图片 第一个位置（右上） 不显示坐标轴、坐标轴标签
plt.imshow(img1)  # matplotlib 显示彩色图像(BGR格式)
plt.subplot(223), plt.title("3. 设置 Gray 参数"), plt.axis('off') # 2×2个图片 第一个位置（左下） 不显示坐标轴、坐标轴标签
plt.imshow(img2, cmap='gray')  # matplotlib 显示灰度图像，设置 Gray 参数
plt.subplot(224), plt.title("4. 未设置 Gray 参数"), plt.axis('off') # 2×2个图片 第一个位置（右下） 不显示坐标轴、坐标轴标签
plt.imshow(img2)  # matplotlib 显示灰度图像，未设置 Gray 参数
plt.show() # 窗口显示
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2、图像保存

cv2.imwrite()：将np.array图像数据,转换成图片保存到本地文件。

retval = cv2.imwrite(filename, img [, paras]) # 函数说明
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• filename：要保存的文件的路径和名称，包括要**保存的图片扩展名**。
• img：nparray 多维数组。
• paras：不同编码格式的参数，可选项
  • cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY：设置 .jpeg/.jpg 格式的图片质量，取值为 0-100（默认值 95），数值越大则图片质量越高；
  • cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY：设置 .webp 格式的图片质量，取值为 0-100；
  • cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION：设置 .png 格式图片的压缩比，取值为 0-9（默认值 3），数值越大则压缩比越大。
• retval：返回值，保存成功返回 True，否则返回 False。

# cv2.imwrite() 常规用法
import cv2
imgFile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\work_code\learn_openCV\code\test.jpg" # 设置读取文件的英文路径
img = cv2.imread(imgFile,0) # 读取灰度图像
saveFile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\work_code\learn_openCV\pic\Grey.png"# 设置保存文件的路径和图片名和扩展名
cv2.imwrite(saveFile, img)# 保存
# paras参数的用法
cv2.imwrite(saveFile, img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 8])  # 保存图像文件, 设置压缩比为 8
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# 中文路径或中文图片名用法
chinese_saveFile =  r"C:\Users\Administrator\Desktop\中文路径\灰度图像.jpg"
# cv2.imwrite(chinese_saveFile, img) 不会报错返回为空 没有反应
img_write = cv2.imencode(".jpg", img)[1].tofile(chinese_saveFile) # 保存中文路径
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声明：本文是向博主「youcans_」OpenCV例程300篇学习的自用学习笔记 
原文链接：【youcans@qq.com, youcans的OpenCV例程300篇, https://blog.csdn.net/youcans/category_11459626.html】

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