目錄
學習目標
將學習如何讀取圖像、如何顯示圖像以及如何保存圖像。
學習這些函數: cv2.imread () ，cv2.imshow () ，cv2.imwrite ()。
學習如何使用 Matplotlib 顯示圖像。
Read an image 讀取圖像
import numpy as np
import cv2
# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
使用函數 cv2.imread ()讀取圖像。 圖像應該在工作目錄或圖像的完整路徑應給出。
第二個參數是一個標誌，它指定了讀取圖像的方式。
- cv2.IMREAD_COLOR :加載彩色圖像。 任何圖像的透明度都會被忽視。 它是默認標誌
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加載圖像
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：加載包括 alpha 通道在內的圖像
注意：
除了這三個標誌，您還可以簡單地分別傳遞整數1、0或 -1。
即使圖像路徑是錯誤的，它也不會拋出任何錯誤，但是 print img 會給出 None
Display an image 顯示圖像
用函數 cv2.imshow ()在窗口中顯示圖像。 該窗口自動適合圖像的大小。
img = cv2.imread('11.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
aitkey ()是一個鍵盤綁定函數。 其參數是以毫秒爲單位的時間。 該函數等待任何鍵盤事件指定的毫秒。 如果您在這段時間內按下任何鍵，程序將繼續運行。 如果0被傳遞，它將無限期地等待一次敲擊鍵。 它也可以設置爲檢測特定的按鍵，例如，如果按下鍵 a 等，我們將在下面討論。
Destroyallwindows ()只會破壞我們創建的所有窗口。 如果您想要銷燬任何特定的窗口，可以使用函數 cv2.destroyWindow () ，在該函數中將確切的窗口名稱作爲參數傳遞。
注意：
在特殊情況下，您可以先創建一個窗口，然後再將圖像加載到該窗口。 在這種情況下，您可以指定窗口是否可以調整大小。 它是通過函數 cv2.namedWindow ()實現的。 默認情況下，標誌是 cv2.WINDOW AUTOSIZE。 但是如果您將標誌指定爲 cv2.WINDOW NORMAL，則可以調整窗口的大小。 當圖像尺寸太大時，在窗口添加跟蹤條會很有幫助。
讀取圖片如下截圖：
Write an image 寫一張圖
使用函數 cv2.imwrite ()保存映像。
img = cv2.imread('11.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imwrite('messigray.png',img)
第一個參數是文件名，第二個參數是要保存的圖像。這將以 PNG 格式保存圖像到工作目錄中。
Sum it up 總結一下
下面的程序加載一個圖像的灰度，顯示它，保存圖像，如果你按's'和退出，或只是退出沒有保存，如果你按 ESC 鍵。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27: # wait for ESC key to exit
cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
cv2.imwrite('messigray.png',img)
cv2.destroyAllWindows()
注意：
如果您使用的是64位機器，則必須修改如下 kcv2.waitkey (0)行: kcv2.waitkey (0) & 0xFF
拓展-使用 Matplotlib
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它提供了各種各樣的繪圖方法。 你會在接下來的文章中看到它們。 在這裏，您將學習如何使用 Matplotlib 顯示圖像。 你可以使用 Matplotlib 縮放圖片，保存圖片等。
若沒下載，請執行
pip install matplotlib
使用
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()
運行上面代碼，如下：
注意：
Matplotlib 有很多可供選擇的繪圖方法。 更多細節請參考 Matplotlib 文檔。 一些，我們會在路上看到。
Opencv 加載的彩色圖像處於 BGR 模式。 但是 Matplotlib 顯示爲 RGB 模式。 因此，在 Matplotlib，如果使用 OpenCV 讀取圖像，彩色圖像將無法正確顯示。 詳情請參閱練習。
拓展資料：