首先感觉学习OpenCV-python最好的学习工具官方的英文文档。
官方英文教程：OpenCV-Python Tutorials
我使用的是anaconda里的 jupyter notebook。至于如何安装，请自行百度。然后再安装 cv2包
快速、简洁、流行的python
众所周知，python的语法简洁，编写高效。但是运行速度，相比较C/C++来说就慢很多。但是Python是一门胶水语言！很容易扩展C/C++。OpenCV-Python就是用Python包装了C++的实现，背后实际上是C++的代码再跑，所以代码的运行速度跟原生C/C++速度一样快！而且python的代码量相比较C++来说，会少很多。此外，图像是矩阵数据，OpenCV-Python原生支持Numpy，相当于Python中的Matlab，为矩阵运算、科学计算提供了极大的便利。以上的所有特性都促进了Python的快速流行。
图像一般是（height，width）也就是坐标（y， x）这点不能弄混淆，后面还会提到
图像坐标的起始点是在左上角，所以行对应y，列对应x
使用OpenCV显示和保存图片
一、加载图片
import cv2 # 加载灰度图 img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
参数1：图片的文件名
- 如果图片放在当前文件夹下，直接写文件名就行了，如
lena.jpg - 否则需要给出绝对路径，如
D:\OpenCVSamples\lena.jpg
参数2：读入方式，省略即采用默认值
- cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值（1）
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图（0）
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：包含透明通道的彩色图（-1）
二、显示图片
# 窗口不可调节，窗口会自适应图片的大小 cv2.imshow('lena', img) cv2.waitKey(0)
参数1是窗口的名字，参数2是要显示的图片。不同的窗口之间用窗口名区分，窗口名相同就表示同一个窗口
cv2.waitKey()让程序暂停，参数是等待时间（毫秒ms）。参数0表示一直等待。等待期间也可以获取用户输入
我们也可以先创建一个窗口，然后显示图片
# 先定义窗口，后显示图片 # 窗口可以调节 cv2.namedWindow('lena2', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('lena2', img) cv2.waitKey(0)
参数1是窗口名字，参数2默认是cv2.WINDOW_AUTOSIZE，表示窗口大小自适应图片，也可以设置为cv2.WINDOW_NORMAL，表示窗口大小可调整。图片较大时，可以考虑使用后者
三、保存图片
# 保存图片 cv2.imwrite('lena_gray.jpg', img)
四、小结
cv2.imread()读入图片、cv2.imshow()显示图片、cv2.imwrite()保存图片。
五、练习
打开lena.jpg并显示，如果按下's'，就保存图片为'lena_save.bmp'，否则就结束程序
# 练习 import cv2 img = cv2.imread('lena.jpg', 0) cv2.imshow('lena', img) k = cv2.waitKey(0) # ord()获取某个字符的编码 if k == ord('s'): cv2.imwrite('lena_save.bmp', img)
前面都是使用Opencv读入、显示和保存图片函数。其实Python也有自己的绘图库---Matplotlib
使用Matplotlib显示图像
显示灰度图
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0) # 灰度图显示，cmap（color map）设置为gray plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show()
显示彩色图
OpenCV中的图像是以BGR的通道顺序存储的，但Matplotlib是以RGB模式显示的，所以直接在Matplotlib中显示需要转换一下：
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg') img2 = img[:, :, ::-1] # 或者使用cv2.COLOR_BGR2RGB 其实这种写法更常见 #img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示不正确的图 plt.subplot(121),plt.imshow(img) # 显示正确的图 plt.subplot(122) plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 隐藏x和y轴 plt.imshow(img2) plt.show()
img[:, :, 0]表示蓝色通道，img[:, :, ::-1]表示BGR翻转，编程RGB
在Python中字符串s翻转可以这样写：s[::-1], 'abc'编程‘cba’，-1表示逆序
图片是二维的
img2 = img[:,:] # 写全就是：img2 = img[0:height,0:width]
图片有三个通道，相当于长度为3的字符串。所以通道翻转与图片复制组合起来便是img[:,:,::-1]。
加载和保存图片
import matplotlib.image as pli img = pli.imread('lena.jpg') plt.imshow(img) # 保存图片，需放在show()函数之前 plt.savefig('lena2.jpg') plt.show()
参考地址：https://tianchi.aliyun.com/course/courseConsole?courseId=40992&chapterIndex=1§ionIndex=10
