【基於C++和Python的Opencv3學習筆記之圖像載入、顯示和保存】

最近在學習毛星雲的《opencv3編程入門》，書中給出了基於C++的opencv3的編程實現，在學習過程中有一些自己的心得和體會，並分別給出了C++和Python的實現代碼。

圖像的載入：imread（）函數

Imread（）函數用於讀取文件中的圖片到opencv中，opencv中imread（）函數的原型如下：

Mat imread（const string& filename， int flags=1）;

第一個參數filename是我們需要載入的圖片的路徑名，第二個參數flags是載入標識，用於指定加載圖像的顏色類型，默認值爲1。若flag＞0，返回三通道的彩色圖像，若flag=0，返回灰度圖像，flag<0，返回帶有透明度alpha通道的圖像。

圖像的顯示：imshow（）函數

Imshow（）函數用於在指定的窗口顯示一幅圖像，函數原型如下：

void imshow（const string& winname, InputArray mat）;

winname是要顯示的窗口的名稱，mat是要顯示的圖像。需要注意的是如果窗口是用WINDOW_AUTOSIZE（默認值）創建的，則圖像顯示原始大小，否則圖像將進行縮放以適合窗口。

窗口的創建：namedWindow（）函數

namedWindow（）函數用於創建一個窗口，如果只是簡單的顯示圖片，可以直接imread（）讀取圖片，然後imshow（）直接指定出窗口名即可，但是如果顯示窗口錢就需要用到窗口名，這時候必須先用namedWindow（）函數創建出窗口。namedWindow（）的函數原型如下：

void namedWindow（const string&winname， int flags=WINDOW_AUTOSIZE）;

Winname是我們創建的窗口的名稱，flags是窗口標識，可以取以下的值：WINDOW_NORMAL表示用戶可以改變窗口的大小；WINDOW_AUTOSIZE表示系統會自動調整大小以適應所顯示的圖像，用戶不能隨意更改大小；WINDOW_OPENGL表示窗口創建的時候會支持OpenGL。

圖像的保存：imwrite（）函數

Imwrite（）函數用於將圖像保存到指定文件，函數原型爲：

void imwrite（const string& filename， InputArray img， const vector<int>  ¶ms=vector<int>（））;

Filename是保存的文件名，img一般是需要保存的圖像，通常是一個Mat類型的圖像數據，params是以特定形式保存的參數編碼，默認值爲vector<int>（），一般情況下不用管這個參數。

簡單的代碼示例（基於C++）

#include "stdafx.h"
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	// 圖像的載入和顯示
	Mat img = imread("lena_color.tiff");
	namedWindow("lena彩色");
	imshow("lena彩色", img);

	
	// 簡單的圖像混合
	Mat img1 = imread("lena_gray.bmp");
	Mat ROI1, ROI2;
	Mat img2 = Mat::zeros(400, 400, CV_8UC3);
	ROI1 = img(Rect(50, 50, 400, 400));
	ROI2 = img1(Rect(50, 50, 400, 400));
	
	// 兩個ROI進行疊加
	addWeighted(ROI1, 0.3, ROI2, 0.5, 0.0, img2);
	
	namedWindow("效果圖");
	imshow("效果圖", img2);

	// 保存圖像
	imwrite("疊加後圖像.bmp", img2);
	
	waitKey(0);
	
	return 0;
}

簡單的代碼示例（基於Python）

# coding=UTF-8
import numpy as np
import cv2

# 圖像的載入和顯示
img = cv2.imread('lena_color.tiff')
img1 = cv2.imread('lena_gray.bmp')
cv2.namedWindow('lena_color')
cv2.imshow('lena_color', img)

# 簡單的圖像混合
ROI1 = img[50:450, 50:450]
ROI2 = img1[50:450, 50:450]
img2 = cv2.addWeighted(ROI1, 0.3, ROI2, 0.5, 0.0)
cv2.namedWindow("result")
cv2.imshow("result", img2)

# 圖像的保存
cv2.imwrite('result.bmp', img2)
cv2.waitKey(0)