计算机视觉__基本图像操作（显示、读取、保存）

计算机视觉__基本图像操作（显示、读取、保存）

本文目录：

✨ 一、前言

✨ 二、图像显示（使用OpenCV和Matplotlib显示图像）

（1）、使用OpenCV显示图像

（2）、使用Matplotlib显示图像

✨ 三、图像读取

（1）、使用OpenCV读取图像

（2）、用Matplotlib读取图像

（2.1）使用OpenCV和Matplotlib结合读取图像实例

（2.2）使用Matplotlib读取图像实例

✨ 四、图像保存

（1）、使用OpenCV保存图像

（2）、用Matplotlib保存图像

（3）、图片保存实例

✨ 五、本章总结

✨ 一、前言

　　图像显示、图像读取和图像保存是计算机视觉的基本操作，也是后续图像操作的基础。

　　OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，Matplotlib也是一种常用的图像处理库。

　　OpenCV （Open Source Computer Vision Library）,OpenCv 可以运行在多平台之上，轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++类构成，提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口。

　　只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。

　　对于一个图像而言，

　　OpenCV 中进行读取展示的步骤如下：

  • 　　图像读取；
  • 　　窗口创建；
  • 　　图像显示；
  • 　　图像保存；
  • 　　资源释放。

　　OpenCV读取图像的基本函数有 ：
　　cv2.imread()、cv2.namedWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()、 cv2.imshow()、cv2.cvtColor()、cv2.imwrite()、cv2.waitKey()。

　　注 意：
　　使用OpenCV读取的图像的颜色通道为BGR（蓝绿红），

　　Matplotlib使用的颜色通道为RGB（红绿蓝），

　　所以如果要正常显示图像的颜色效果，需要进行颜色通道转换。

　　先将OpenCV读取的BGR（蓝绿红）颜色通道的图像转换为RGB（红绿蓝）颜色通道的图像，再使用Matplotlib正确显示图像。

✨ 二、图像显示（使用OpenCV和Matplotlib显示图像）

（1）、使用OpenCV显示图像

　　OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，功能强大。

　　OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，我们可以使用这个接口，实现图像操作的功能。

按如下步骤编写代码：（保存成：你的文件名.py，图片girl2a.jpg保存在同一个目录下)

① 、导入模块

import cv2

② 、读取图像

img=cv2.imread('girl2a.jpg')

③ 、创建窗口

cv2.namedWindow("逆境清醒")

④ 、使用OpenCV显示图像

cv2.imshow('逆境清醒',img)

代码解释：

cv2.imshow（window_name，img）

  • 函数在窗口中显示图像，窗口会自动适应不同的图像尺寸。
  • window_name：第一个参数window_name是窗口名称，字符串，可以根据需要创建任意多个窗口；
  • img：第二个参数img是图像名称。


⑤ 、等待键盘输入

cv2.waitKey(0)

代码解释：

cv2.waitKey(0)

  • 等待键盘输入，若未输入，则一直等待。
  • 这种等待效果可以保证我们刚才建立的图片窗口不会一闪而过，可以有足够的时间看清窗口内容。


⑥ 、销毁窗口

cv2.destroyAllWindows()

代码解释：

cv2.destroyAllWindows()

  • 销毁窗口

⑦、完整代码

import cv2
img=cv2.imread('girl2a.jpg')
cv2.namedWindow("逆境清醒")
cv2.imshow('逆境清醒',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

⑧、运行效果如图所示
 


（2）、使用Matplotlib显示图像

　　Matplotlib也是一种常用的图像处理库。

　　可用matplotlib.pyplot.imshow（img）函数来显示图像，参数img代表图像对象，参数较少，使用便捷。

按如下步骤编写代码：（保存成：你的文件名.py，图片girl2a.jpg保存在同一个目录下)

① 、导入模块

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

② 、读取图像

image=cv2.imread('girl2a.jpg')

③ 、将颜色通道从BGR转换为RGB

image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)

④ 、使用Matplotlib显示图像

plt.imshow(image)
plt.show()

⑤ 、完整代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image=cv2.imread('girl2a.jpg')
image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#image=image[:,:,::-1]
plt.imshow(image)
plt.show()

⑥、运行效果如图所示


✨ 三、图像读取

　　用OpenCV或Matplotlib读取一张图像，读取格式为单通道灰度图和三通道彩色图。

（1）、使用OpenCV读取图像

　　cv2.imread（filename，flags）函数，

作用：读取图像。返回值是一个nparray 多维数组。OpenCV 对图像的任何操作，本质上就是对 Numpy 多维数组的运算。

  • filename：第一个参数filename是图像地址，图像应该存储在工作目录中或给出图像的完整路径。即使图像路径错误，也不会引发任何错误，但是在打印图像时系统会给出None。
  • flags：第二个参数flags，是一个标志，指定了读取图像的方式。
  • 如果无法读取图像（文件丢失，权限不正确，格式不支持或无效），该函数返回一个空矩阵。
  • 必须使用中文时，可以使用 cv2.imdecode() 处理
  • 读取图像时默认忽略透明通道，但可以使用 CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED 参数读取透明通道。
  • 对于彩色图像，可以使用 flags=0 按照读取为灰度图像。
  • OpenCV 中彩色图像使用 BGR 格式，而 PIL、PyQt、matplotlib 等库使用的是 RGB 格式。
参数flags：读取图像的方式
数值含义
-1保持原格式不变 （原来是灰度图像就是灰度图像，原来是彩色图像，就是彩色图像）
0将图像调整为单通道灰度图像
1将图像调整为3通道BGR图像
2当载入图像为16位或32位时，返回其对应的深度图像；否则，将其转换为8位图像
4以任何可能的颜色格式读取图像
8使用gdal驱动程序加载图像


 

目前支持的文件格式：
Windows 位图* .bmp，* .dib
JPEG 文件* .jpeg，* .jpg，*.jpe
JPEG 2000文件* .jp2
便携式网络图形* .png
WebP* .webp
便携式图像格式* .pbm，* .pgm，* .ppm * .pxm，* .pnm
TIFF 文件* .tiff，* .tif

该函数的返回值是图像数字矩阵，

维度如下：
（M，N）：用于灰度图。
（M，N，3）：用于RGB彩色图。

cv2.cvtColor（img，color_change）函数对颜色维度进行转换。

  • img：第一个参数img是图像对象。
  • color_change：第二个参数color_change是cv2.COLOR_BGR2GRAY（OpenCV定义的常数），用来将BGR通道彩色图转换为灰度图。

该函数返回修改后的图像数字矩阵。

color_change 参数：
cv2.IMREAD_COLOR默认1加载彩色图。任何图像的透明度都会被忽视，
cv2.IMREAD_GRAYSCALE默认0以灰度模式（黑白图像）加载图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED默认-1加载图像，包括alpha通道，可以用-1代替。
cv2.IMREAD_ANYDEPTH默认2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
cv2.IMREAD_ANYCOLOR默认4以任何可能的颜色格式读取图像

读取一张图像，读取格式为单通道灰度图

按如下步骤编写代码：（保存成：你的文件名.py，图片girl2a.jpg保存在同一个目录下)

① 、导入模块

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

② 、读取图像

image_gray=cv2.imread("girl2a.jpg",flags=0)

③ 、加载灰度图

plt.imshow(image_gray,cmap="gray")

④ 、显示图像

plt.show()

⑤ 、完整代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image_gray=cv2.imread("girl2a.jpg",flags=0)
plt.imshow(image_gray,cmap="gray")
plt.show()

⑥、运行效果如图所示


（2）、用Matplotlib读取图像

可用matplotlib.pyplot.imread（fname，format=None）函数来读取图像。

  • fname：第一个参数fname是图像路径；
  • format：第二个参数format是图像格式，默认值是None。

如果没有提供图像格式，则imread（）函数会从fname中提取图像格式。

该函数的返回值是图像数字矩阵，

维度如下：
（M，N）：用于灰度图。
（M，N，3）：用于RGB彩色图。

（2.1）使用OpenCV和Matplotlib结合读取图像实例

① 、导入模块

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

② 、读取图像

image_bgr=cv2.imread("girl2a.jpg",flags=1)

③ 、显示图像

plt.imshow(image_bgr)
plt.show()

④ 、运行效果如图所示

此时，颜色不是正常的rgb，而是bgr格式

我们需要修改代码

⑤ 、将图像的格式转为rgb格式

image_rgb=image_bgr[:,:,::-1]

⑥ 、显示图像

plt.imshow(image_rgb)
plt.show()

⑦、完整代码

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image_bgr=cv2.imread("girl2a.jpg",flags=1)
image_rgb=image_bgr[:,:,::-1]
#image_rgb=cv2.cvtColor(image_bgr,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image_rgb)
plt.show()

⑧、运行效果如图所示

（2.2）使用Matplotlib读取图像实例

① 、导入模块

import matplotlib.pyplot as plt

② 、读取图像

image_rgb=plt.imread("girl2a.jpg")

③ 、显示图像

plt.imshow(image_rgb)
plt.show()

④ 、完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
image_rgb=plt.imread("girl2a.jpg")
plt.imshow(image_rgb)
plt.show()

⑤ 、运行效果如图所示


✨ 四、图像保存

（1）、使用OpenCV保存图像

在OpenCV中，可用 cv2.imwrite（dir，img）函数来保存图像。

  • dir：第一个参数dir是图像存储的位置。
  • img：第二个参数img是图像对象。
  • 函数 cv2.imwrite() 用于将图像保存到指定的文件。只能保存 BGR 3通道图像，或 8 位单通道图像、或 PNG/JPEG/TIFF 16位无符号单通道图像。

定义：cv2.imwrite(filename, img [, paras])

参数说明：

  • filename：要保存的文件的路径和名称，包括文件扩展名
  • img：要保存的 OpenCV 图像，nparray 多维数组
  • paras：不同编码格式的参数，可选项

paras：不同编码格式的参数
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。

OpenCV cv2.imwrite
该函数在默认情况下，该函数的保存结果为8位单通道图像和BGR图像。

  • cv2.imwrite() 保存的是 OpenCV 图像（多维数组）ndarray（numpy数组），不是 cv2.imread() 读取的图像文件，所保存的文件格式是由 filename 的扩展名决定的，与读取的图像文件的格式无关。
  • 对 4 通道 BGRA 图像，可以使用 Alpha 通道保存为 PNG 图像。
  • cv2.imwrite() 指定图片的存储路径和文件名，不支持中文和空格（不会报错）。必须使用中文时，可以使用 cv2.imencode() 处理

使用OpenCV保存成以8位无符号整型表示的像素点。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image_array=np.array([
[[235,198,148],[238,203,153],[241,207,161]],
[[250,227,205],[255,232,210],[255,238,216]],
[[234,197,147],[237,202,152],[240,206,160]],
[[247,229,206],[250,232,209],[255,237,214]],
[[231,194,144],[234,199,149],[238,204,158]],
[[244,230,207],[246,232,209],[249,235,212]],
[[173,144,77],[158,129,60],[159,130,61]],
[[117,197,136],[101,181,120],[103,183,122]]
],dtype=np.uint8)
cv2.imwrite("wimg1.jpg",image_array)
image1=cv2.imread("wimg1.jpg")
image1=cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(image1)
plt.show()

运行效果如图所示：

使用OpenCV保存成以64位浮点型表示的像素点。

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image_array=np.array([
[[235,198,148],[238,203,153],[241,207,161]],
[[250,227,205],[255,232,210],[255,238,216]],
[[234,197,147],[237,202,152],[240,206,160]],
[[247,229,206],[250,232,209],[255,237,214]],
[[231,194,144],[234,199,149],[238,204,158]],
[[244,230,207],[246,232,209],[249,235,212]],
[[173,144,77],[158,129,60],[159,130,61]],
[[117,197,136],[101,181,120],[103,183,122]]
],dtype=np.float64)
cv2.imwrite("wimg2.jpg",image_array)
image2=cv2.imread("wimg2.jpg")
image2=cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(image2)
plt.show()

运行效果如图所示：

我们打开刚才系统保存的两个文件：wimg1.jpg和wimg2.jpg

图片较小，我们将它们放大3200倍看一下：

wimg1.jpgwimg2.jpg


（2）、用Matplotlib保存图像

用matplotlib.pyplot.imsave（dir，img，**kwargs）函数来保存图像。

  • dir：第一个参数dir是图像存储的位置。
  • img：第二个参数img是图像对象。
  • **kwargs：第三个参数**kwargs是一个字典参数，参数较多

下面是几个常用的参数值。

参  数说          明
format指明图像格式，可能的格式有png、pdf、svg、etc，支持大多数图像格式。
dpi分辨率，用于调整图像的清晰度。
cmap颜色映射，对于彩色图像此参数被忽略，只对灰度图像有效。

使用Matplotlib保存成以8位无符号整型表示的像素点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image_array=np.array([
[[1,0,1],[0,1,0],[0,0,1]],
[[0,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],
[[1,0,0],[0,0,0],[0,1,1]],
[[1,1,1],[1,1,1],[1,0,1]],
[[0,0,0],[1,1,0],[0,1,1]],
[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,0]],
[[0,0,1],[1,1,1],[0,0,1]],
[[1,0,0],[0,0,1],[1,1,1]]
],dtype=np.uint8)
plt.imsave("wimg3.jpg",image_array)
image3=plt.imread("wimg3.jpg")
plt.imshow(image3)
plt.show()

运行效果如图所示：

使用Matplotlib保存成以64位浮点型表示的像素点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image_array=np.array([
[[1,0,1],[0,1,0],[0,0,1]],
[[0,1,1],[1,1,0],[1,0,1]],
[[1,0,0],[0,0,0],[0,1,1]],
[[1,1,1],[1,1,1],[1,0,1]],
[[0,0,0],[1,1,0],[0,1,1]],
[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,0]],
[[0,0,1],[1,1,1],[0,0,1]],
[[1,0,0],[0,0,1],[1,1,1]]
],dtype=np.float64)
plt.imsave("wimg4.jpg",image_array)
image4=plt.imread("wimg4.jpg")
plt.imshow(image4)
plt.show()

运行效果如图所示：


 

我们打开刚才系统保存的两个文件：wim3.jpg和wimg4.jpg

图片较小，我们将它们放大3200倍看一下：

wimg3.jpgwimg4.jpg

（3）、图片保存实例

import cv2
import numpy as np
# 读取图片文件
imgFile = "girl2a.jpg" 
# flags=1 读取彩色图像(BGR)
img3 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  
saveFile= "test.jpg"
# 保存图片时带有中文名字
saveFile1 = "测试girl2a.jpg"  
# 将读取的图片保存成普通英文名格式
cv2.imwrite(saveFile, img3)  
# 将读取的图片保存成中文名格式
img_write = cv2.imencode(".jpg", img3)[1].tofile(saveFile1)

运行结果：

文件夹内出现两个新的图片，一个是英文名：test.jpg；另一个是中文名：测试girl2a.jpg


✨ 五、本章总结

图像是由三维数组组成的数据形式，三维数组分别对应宽度、高度、通道数。

灰度图为单通道图像，

彩色图为三通道图像。

OpenCV 使用BGR通道方式读取图像。

Matplotlib 使用RGB通道方式读取图像。

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2 实验平台总体方案与硬件设计 2.1.1 实验平台的功能需求分析 针对便于多轴运动控制技术的研究，培养此方面技术的人才，实验平台应能 对多轴运动实现高速高精度的控制效果，同时保证系统开放性和兼容多种算法及 参数的运行。 实验过程契合…
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TCP/IP协议及配置

TCP/IP协议及配置

文章目录 一、TCP/IP概述1. TCP/IP协议族2. 主机与主机之间通信的三个要素 二、什么是IP地址1. 用来标识一个网络节点的互联网地址（如同电话的号码）2. IPv4地址组成 三、IP地址分类1. 常用的IP地址2. 组播及科研专用 四、IP地址分类（续&#…
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wait 和 notify

wait 和 notify

wait 和 notify 7. wait 和 notify7.1 wait()方法7.2 notify()方法★★★wait和notify代码wait 需要搭配 synchronized 7.3 notifyAll()方法7.4 wait 和 sleep 的对比（面试题） 7. wait 和 notify 保证其他线程可以正常进行 由于线程之间是抢占式执行的, …
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为什么你这么累，销量还不如那些轻松工作的同行？

为什么你这么累，销量还不如那些轻松工作的同行？

管理混乱 忙碌却不见成效 在工业品行业做了10多年的小张，最近向我吐槽：每天忙得团团转，结果销售业绩还不如那些整天轻松工作的同行。几番沟通下来，发现小张每天要做这么多的工作，不忙才怪！ 管理员工&#x…
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系统安全及应用

系统安全及应用

目录 一、账号安全控制 1）系统账号清理 2）密码安全控制 chage命令 示例 3）命令历史限制 4）终端自动注销 总结 账号安全 密码安全 二、系统引导和登录控制 1）使用su命令切换用户 用途及用…
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生产管理系统是什么？它有哪些功能模块？

生产管理系统是什么？它有哪些功能模块？

阅读本文您将了解：1.企业生产管理的问题；2.生产管理系统模块有哪些；3.如何利用生产管理系统模块解决问题。 一、企业生产管理会遇到哪些问题？ 生产管理是有计划、组织、指挥、监督调节的生产活动。以最少的资源损耗，…
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风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）

风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
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九龙证券|服务器龙头获资金连续抢筹，尾盘主力抢筹前期大热门股

九龙证券|服务器龙头获资金连续抢筹，尾盘主力抢筹前期大热门股

今天，核算机职业取得主力大手笔抢筹。 今天主力资金净流出53.89亿元，其间创业板净流出3.19亿元，沪深300成份股净流出7.61亿元。 申万一级职业中，今天有19个职业上涨，传媒职业接连两日均涨近5%，居首位&…
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OA系统的功能和作用是什么（OA系统百科）

OA系统的功能和作用是什么（OA系统百科）

OA系统的功能和作用是什么（OA系统百科）。OA系统是一种非常实用的企业内部管理系统，它可以帮助公司实现各项管理工作，可以说是整个公司和团队的纽带，有助于提高工作效率和管理水平。 具体来说，OA系统的作用…
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换电脑 NoteExpress 数据备份迁移

换电脑 NoteExpress 数据备份迁移

前言 主要操作是跟着这篇博客做的：NoteExpress数据库备份和转移。但也有一些不一样的地方 旧电脑NoteExpress(NE)版本3.7，新电脑版本3.8 旧电脑 导出配置文件 桌面找到图标，打开位置，点击配置备份（绿色的图标&#…
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wordpres漏洞扫描器——wpscan

wordpres漏洞扫描器——wpscan

WordPress 使用PHP语言开发的博客平台 WordPress是使用PHP语言开发的博客平台，用户可以在支持PHP和MySQL数据库的服务器上架设属于自己的网站。也可以把 WordPress当作一个内容管理系统（CMS）来使用。 WordPress是一款个人博客系统&#xff0c…
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SpringBoot 整合 RabbitMQ (四十一)

SpringBoot 整合 RabbitMQ (四十一)

二八佳人体似酥，腰间仗剑斩愚夫。虽然不见人头落，暗里教君骨髓枯。 上一章简单介绍了SpringBoot 实现 Web 版本控制 (四十),如果没有看过,请观看上一章 关于消息中间件 RabbitMQ, 可以看老蝴蝶之前的文章: https://blog.csdn.net/yjltx1234csdn/categor…
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