Python-OpenCV学习（四）：基本图像处理

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参考资料：

Eddy_zheng.《走进Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()》

xiaoiker《python opencv 图像尺寸变换 》

达文西《给深度学习入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV》

目录：

  1. 读取 imread
  2. 显示 imshow
  3. 存储 imwrite
  4. 缩放 resize
  5. 加边框 copyMakeBorder
  6. 裁剪 img[x_start:x_end,y_start:y_end]

 

 

1.图像读取： 

cv2.imread(fileName,flags=None)

函数功能：读入图像

参数解释：

  • filename     图像所在此程序的工作路径，或者完整的路径名
  • flag             告诉函数应该如何读取这幅图片。
    • cv2.IMREAD_COLOR或0            读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。
    • cv2.IMREAD_GRAYSCALE或1    以灰度模式读图

例子：

 - 代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

# 灰度图模式加载一副彩图并显示在窗口中
img1 = cv2.imread('1.jpg',1)
cv2.imshow('gray',img1)
cv2.waitKey(0)

# 彩图模式加载一副彩图并显示在窗口中
img2 = cv2.imread('1.jpg',0)
cv2.imshow('colorful',img2)
cv2.waitKey(0)

 - 结果：首先弹出gray窗口，关闭该窗口后，弹出colorful窗口。

 注意：调用opencv，就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命令print img时得到的结果是None。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

img2 = cv2.imread('2.jpg',2)#文件夹里没有2.jpg
print(img2)

输出：

2.显示图像

1 cv2.imshow(winname,mat)

函数功能：显示图像。窗口会自动调整为图像大小。你可以创建多个窗口，只要你喜欢，但是必须给他们不同的名字。

参数解释：

  • winname    窗口的名字
  • mat             图像对象

例子：

- 代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

img2 = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('image',img2)

cv2.waitKey(0)
# cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。需要指出的是它的时间尺度是毫
# 秒级。函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。特定的几毫秒之内，如果
# 按下任意键，这个函数会返回按键的ASCII 码值，程序将会继续运行。如果没
# 有键盘输入，返回值为-1，如果我们设置这个函数的参数为0，那它将会无限
# 期的等待键盘输入。它也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键a 是否
# 被按下，这个后面我们会接着讨论。

cv2.destroyAllWindows()
# cv2.destroyAllWindows() 可以轻易删除任何我们建立的窗口。如果
# 你想删除特定的窗口可以使用cv2.destroyWindow()，在括号内输入你想删
# 除的窗口名。

 - 结果：

 

3.保存图像

cv2.imwrite(filename,img,params=None)

函数功能：将图像保存到指定的文件。

参数：

  • filename    文件名称
  • image        需要存储的图像文件
  • params      存储的格式或者编码

    • CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY   对于JPEG文件，质量用0-100标记，默认值为95.

    • CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION 对于PNG文件，压缩级别用0-9表示，较高的值意味着较小的尺寸和较长的压缩时间，默认值为3.

    • CV_IMWRITE_PXM_BINARY　　  对于PPM、PGM或者PBM文件，这是二进制格式标识（0或1）。默认值为1。

例子：

- 代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

img = cv2.imread('1.jpg')

#将原图存储到另一个文件中
cv2.imwrite('2.jpg',img)
img2 = cv2.imread('2.jpg')
cv2.imshow('copy',img2)
cv2.waitKey(0)

#将原图的10%质量存储到jpg
cv2.imwrite('3.jpg',img,(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,10))
img3 = cv2.imread('3.jpg')
cv2.imshow('JPG',img3)
cv2.waitKey(0)

#将原图压缩率9/10存储到PNG
cv2.imwrite('4.png',img,(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,9))
img4 = cv2.imread('4.png')
cv2.imshow('PNG',img4)
cv2.waitKey(0)

 

- 结果：

copy

JPG

PNG

4.图像缩放

cv2.resize(src,dst,fx=None,fy=None,interpolation=None)

函数功能：缩放图片

参数：

  • src                  源文件
  • dst                  目标文件
  • fx                    x方向上的像素
  • fy　　             y方向上的像素
  • interpolation   变换的方法
    • 　　CV_INTER_NN          最近邻插值,  
    • 　　CV_INTER_LINEAR  双线性插值 (缺省使用)  
    • 　    CV_INTER_AREA    使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法..  
    • 　　CV_INTER_CUBIC     立方插值

 

 例子：

- 代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

img = cv2.imread('1.jpg')

#  缩放成200*200的图像
# 插值方法默认是cv2.INTER_LINEAR，这里指定为最近邻插值
img2 = cv2.resize(img,(200,200))

# 不直接指定缩放后大小，通过fx和fy指定缩放比例，0.5则长宽都为原来一半
# 注意指定大小的格式是(宽度,高度)
img3 =cv2.resize(img,(0,0),fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

print('img.shape=',img.shape)
print('img2.shape=',img2.shape)
print('img3.shape=',img3.shape)

 

- 结果：

5.添加边框

cv2.copyMakeBorder(src,top,bottom,left,right,borderType,dst=None,value=None)

函数功能：复制图像并加上边界

参数：

  • src                            源图像
  • top,bottem,left,right  分别表示四个方向上边界的长度
  • borderType　　        边界的类型
    •        BORDER_REFLICATE　　　 直接用边界的颜色填充， aaaaaa | abcdefg | gggg
    • 　　BORDER_REFLECT　　　　倒映，abcdefg | gfedcbamn | nmabcd
    • 　　BORDER_REFLECT_101　   倒映，和上面类似，但在倒映时，会把边界空开，abcdefg | egfedcbamne | nmabcd
    • 　　BORDER_WRAP　　　　  　类似于这种方式abcdf | mmabcdf | mmabcd
    • 　　BORDER_CONSTANT　　    常量，增加的变量通通为value色 [value][value] | abcdef | [value][value][value]
  • value                          仅仅是常量型边界才有意义

例子：

- 代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('1.jpg')
BLUE = [255,0,0]

img2 = cv2.copyMakeBorder(img,10,10,10,10,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,dst=None,value=BLUE)
cv2.imshow("img2",img2)
cv2.waitKey(0)

- 结果：

 

6.裁边

直接看例子：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('1.jpg')
BLUE = [255,0,0]
img2 = cv2.copyMakeBorder(img,10,10,10,10,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,dst=None,value=BLUE)

#加入边框之后的图像大小：(552, 820），
# 裁剪出坐标在10-542,10-810之间的像素
img3 = img2[10:542,10:810]

cv2.imshow("img3",img3)
cv2.waitKey(0)

结果：

 

posted @ 2017-07-13 11:39  danscarlett  阅读(1627)  评论(0)  编辑  收藏  举报