OpenCV图像处理笔记[01]

1. 图像读入、显示与保存

• 1.1 读入图像

​ retval = cv2.imread(文件名，[,显示控制参数])

​ 文件名： 完整文件名

​ 参数： cv.IMREAD_UNCHANGED

​ cv.IMREAD_GRAYSCALE

​ cv.IMREAD_COLOR

​ 例：img = cv2.imread("d:\\image.jpg")

• 1.2 显示图像

  None = cv2.imshow(窗口名，图像名)

​ 例：cv2.imshow("demo",imgage)

​ retval = cv2.waitKey( [,delay])

​ delay:

• delay > 0 等待delay毫秒

• delay < 0 等待键盘单击

• delay = 0 无限等待

  例：cv2.waitKey(0)

​ cv2.destroyAllWindows()

​ 功能： 删除所有窗口

• 1.3 保存图像

  retval = cv2.imwrite(文件地址，文件名)

  例： cv2.imwrite('D:\\test.jpg',img)

2. 图像处理入门基础

• 图像是由像素构成的
• 图像的分类

​ 二值图像 ：值为 0或者1

​ 灰度图像 ：值为0~255

​ 0：白色

​ 255：黑色

​ 0~255之间：灰色

​ 彩色图像 - RGB图像 ： （205,89,69）

​ BGR图像 ： opencv中通常是BGR图像，所以通常需要处理成RGB图像

图像处理通常用的操作： RGB转灰度

​ 灰度转二值

3. 像素处理

• 3.1 读取像素

​ 返回值 = 图像（位置参数）

​ 灰度图像，返回灰度值

​ 例：p = img[88,142]

​ print(p)

​ BGR图像，返回值为B, G, R的值

​ 例：

​ 打印单个通道的值

​ blue = img[78,125,0]

​ print(blue)

​ 打印三个通道的值

​ p = img[78,125]

​ print(p)

• 3.2 修改像素值

  灰度图像

  例：img[88,99] = 255

  BGR图像

  例：img[88,99,0] = 255

  ​ img[88,99,1] = 255

  ​ img[88,99,2] = 255

  或：img[88,99] = [255,255,255]

4. 使用numpy访问像素

• 4.1 读取像素

  返回值 = 图像.item(位置参数)

  例：Blue = img.item(78,125,0)

  ​ Green = img.item(78,125,1)

  ​ Red = img.item(78,125,2)

• 4.2 修改像素

  图像名.itemset(位置,新值)

  Img.itemset((88,99),255)

5. 获取图像属性

• Shape: 可以获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元组

  • 灰度 返回行数，列数
  • 彩色 返回行数，列数，通道数

• Size: 可以获取图像的像素数目

  • 灰度 返回:行数列数
  • 彩色 返回：行数列数 通道数

• dtype: 返回的是图像的数据类型

6. 感兴趣区域ROI

• 从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域

  可以通过各种算法和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。