Opencv+Python笔记（一）图像的I/O操作

1.读取图像

（1）Opencv API

img = cv2.imread(flie, flag)

输入值：
1.flie：要读取的图像文件路径
2.flag：读取方式（可省略）
读取方式的标志： 1.cv2.IMREAD_COLOR:(flags省略时的默认选项，也可用1代替)，提供3通道的 BGR图像，每个通道一个8位值（0-255）。即输入彩色图像
2.cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像（可用0代替）
3.cv2.IMREAD_UNCHANGED：读取所有的图像数据，包括作为第四通道的α通道（或透明度通道），可用-1代替（如果有的话）

2.显示图像

（1）Opencv API

cv2.imshow(name, img)

参数： 1.name：显示图像的窗口名称 2.img：要加载的图像
注意： 在有其他GUI框架的支持下，仅用imshow()便可能显示出来，但在opencv中，只有调用waitKey时，才会绘制窗口，一般都放在一个函数中进行显示

def cv_show(name, img):cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

（2）使用matplotlib显示图像

plt.subplot(row, col, index)
plt.imshow(img), plt.title(title)
plt.xticks([]), plt.yticks([])

1.plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。函数原型 subplot(row, col, index, **kwargs)，一般我们只用到前三个参数，将整个绘图区域分成 row 行和 col 列，而 index 用于对子图进行编号。
2.plt.imshow()用于通过matplotlib库显示图像，注意该显示图像的形式是以RGB形式显示，而Opencv是以BGR形式显示的
3.plt.title()用于给该图像标题，plt.xticks([])，plt.ytciks([])用于给图像去x轴和y轴，放入函数中

def plt_show(n, row, column, titles, imgs):for i in range(n):plt.subplot(row, column, i + 1)plt.imshow(imgs[i])plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

3.存取图像

API

cv2.imwrite(file, img)

1.file：要保存的路径
2.img：要保存的文件

综合代码

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg')  # 后面可以加上cv2.IMREAD_COLOR/GRAYSCALE 彩色图像/灰度图像# 显示图像
def cv_show(name, img):cv2.imshow(name, img)  #显示函数cv2.waitKey(0)  #键盘绑定函数 若参数为0则按任意键关闭窗口 若为n 则n毫秒后自动关闭窗口cv2.destroyAllWindows()cv_show('img', img)def plt_show(n, row, column, titles, imgs):for i in range(n):plt.subplot(row, column, i + 1)plt.imshow(imgs[i])plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
imgs = [img]
titles = ['img']
plt_show(1, 1, 1, titles, imgs)# 保存图像
cv.imwrite("E:\\\\img.jpg", img)  #python中的文件路径要写成双斜杠