openCV 加载连续图片 opencv写入图片

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岁月如歌甚好 2024-04-01 11:20:40

文章标签 openCV 加载连续图片 OpenCV 计算机视觉 OpenCV学习教程机器学习 文章分类 计算机视觉人工智能

输入与输出

对于图片（以Python代码为例）

1.从文件加载图像：

img = cv.imread(filename)

2.如果读取的是jpg文件，默认情况下会创建3通道图像。如果需要灰度图像，则需要使用：

img = cv.imread(filename, cv.IMREAD_GRAYSCALE)

注意：文件的格式取决于其内容（前几个字节）。要将图像保存到文件：

cv.imwrite(filename, img)

图像基本操作

访问像素强度值

为了获得像素强度值，您必须知道图像的类型和通道数。这是一个单通道灰度图像（类型8UC1）以及像素坐标x和y的示例：

intensity = img[y,x]

现在，让我们考虑一个具有BGR颜色顺序的3通道图像（返回默认格式imread）

blue  = img[y,x,0]
    green = img[y,x,1]
    red   = img[y,x,2]

可以使用相同的方法来更改像素强度：

img [y，x] = 128

基本操作

在矩阵上定义了许多方便的运算符。例如，我们可以从现有的灰度图像制作黑色图像

img[:] = 0

选择感兴趣的区域：

smallImg = img[10:110,10:110]

从彩色到灰度的转换：

img  = cv.imread('image.jpg')
    grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

将图像类型从8UC1更改为32FC1：

dst = src.astype(np.float32)

可视化图像（Visualizing images）

在开发过程中查看算法的中间结果非常有用。OpenCV提供了一种可视化图像的便捷方法。可以使用以下方式显示8U图像：

img = cv.imread('image.jpg')
    cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow('image', img)
    cv.waitKey()

调用waitKey（）将启动消息传递周期，该消息传递周期等待“图像”窗口中的击键。需要将32F图像转换为8U类型。例如：

img = cv.imread('image.jpg')
    grey = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    sobelx = cv.Sobel(grey, cv.CV_32F, 1, 0)
    # find minimum and maximum intensities
    minVal = np.amin(sobelx)
    maxVal = np.amax(sobelx)
    draw = cv.convertScaleAbs(sobelx, alpha=255.0/(maxVal - minVal),
                              beta=-minVal * 255.0/(maxVal - minVal))
    cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow('image', draw)
    cv.waitKey()