这篇教程opencv python简易文档之图片基本操作指南写得很实用，希望能帮到您。
前言 最近在学习opencv，使用的是python接口。于是想着写些相关的笔记供以后参考，有不足之处希望大家指出。
使用python学习opencv需要下载opencv第三方库。
使用pip安装即可。 安装命令：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的贡献库)
引入opencv 读取图片： img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路径为相对路径# 读取图片转换为灰度图片img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)展示图片： # 图像的显示,也可以创建多个窗口cv2.imshow('image',img) # 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止cv2.waitKey(0) # 开启另一个窗口，图片显示10000毫秒后自动退出窗口cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows()读取图片的规格： 该属性返回的结果为hwc(h:height长度,w:weight宽度,c:channel通道)如rgb图像为三通道图像c值为3。 保存图片： #保存 # mycat为自定义名称，.png为图片保存格式cv2.imwrite('mycat.png',img)显示读取图片读取格式： 图片size属性： 图片dtype属性： 视频读取： vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')# 检查是否打开正确if vc.isOpened(): oepn, frame = vc.read()else: open = False对读取视频中的帧进行相应处理： 下面代码为将所有帧转换为灰度图形式。 while open: ret, frame = vc.read() if frame is None: break if ret == True: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('result', gray) if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27: breakvc.release()cv2.destroyAllWindows()截取图像部分： img=cv2.imread('cat.jpg')# 截取指定位置像素点cat=img[0:50,0:200] cv_show('cat',cat)颜色通道提取 将其他通道置零的方式实现颜色通道提取： # 切分颜色通道b,g,r=cv2.split(img) # 只保留Rcur_img = img.copy()cur_img[:,:,0] = 0cur_img[:,:,1] = 0cv_show('R',cur_img)# 只保留Gcur_img = img.copy()cur_img[:,:,0] = 0cur_img[:,:,2] = 0cv_show('G',cur_img)# 只保留Bcur_img = img.copy()cur_img[:,:,1] = 0cur_img[:,:,2] = 0cv_show('B',cur_img)颜色通道融合 # 颜色通道融合img=cv2.merge((b,g,r)) 边界填充： # 设定上下左右需要填充像素个数top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)# 下面最后一个参数为图像填充边界类型# BORDER_REPLICATE复制原图边缘进行填充replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)# BORDER_REFLECT反射法reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)# BORDER_REFLECT_101相对对称的反射法reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)# BORDER_WRAP 外包装法wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)# BORDER_CONSTANT使用常数值进行填充constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) # 显示上述处理结果代码import matplotlib.pyplot as pltplt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')plt.show()对图片进行算数运算： # 表示所有像素点对应值都加10，用于调节图片亮度# 若数值超过255将会进行 % 255操作img_cat2= img_cat +10 # 显示图片前5行，所有列，0表示单通道形式图片展示结果为灰色img_cat[:5,:,0] # 数值超过255，值等于255cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0] 图像融合 两张图片要进行融合需要图片规格一致，对于规格不一致的图片需要用resize()方法调节规格。 # 指定像素img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))img_dog.shape# x为以前的4倍，y为以前的4倍res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) # 融合图片 猫的权重为0.4,狗的权重为0.6,0为偏执项res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0) 下一节：opencv python简易文档之图像处理算法 总结 到此这篇关于opencv python简易文档之图片基本操作指南的文章就介绍到这了,更多相关opencv python图片基本操作内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
mac下pip、conda、homebrew修改为清华镜像源的方法
opencv python简易文档之图像处理算法 |
