1、图像读取、显示和保存
读取图像:cv2.imread(‘文件路径’,控制参数)
文件路径:图片保存的路径,路径必须全英文
控制参数:
cv2.IMREAD_UNCHANGED 不改变图像;
cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度显示;
cv2.IMREAD_COLOR 彩色显示
import cv2
img = cv2.imread(r'D:\image\lena.bmp',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
显示图像:cv2.imshow(‘窗口名’,图像名)
设置显示时长:cv2.waitKey(delay)
delay>0 等待delay毫秒
delay<0 等待键盘单击
delay=0 无线显示
不输入数值 按任意键关闭图像窗口
删除图像窗口:cv2.destroyAllWindows( )
cv2.imshow('show',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
保存图像:cv2.imwrite(‘文件地址’,图片名)
2、图像分类
分为:二值图像,灰度图像,RGB图像
二值图像:图像里面的像素点非黑即白,像素值在(0,1)非0即1
灰度图像:0-256区间,每个像素点只有一个值,范围在0-255
RGB图像:彩色图像:三个颜色叠加,一个像素包括三个值叠加组成。(B,G,R)
OpenCV里面RGB图像的计算顺序:B-G-R,平时采用RGB计算顺序
3、像素处理
读取像素
灰度图像:返回灰度值,直接使用img[x,y],x,y是坐标。
BGR图像,返回为B,G,R的值。通道中B=0,G=1,R=2
#读取灰度图像像素
p = img[88,124]#第88行,第124列的像素
print(p)
#读取BGR图像像素
blue=img[78,125,0] #读取第78行,125列的0通道蓝色像素值
green=img[78,125,1] #读取第78行,125列的1通道绿色像素值
red=img[78,125,2] #读取第78行,125列的2通道红色像素值
#不需要读取三个通道,直接读取
p = img[78,125]
修改像素
灰度图像,直接赋值
BGR图像,给每一个通道分别赋值
#修改灰度像素
img[88,99]=125 #将88行99列赋值为125
#修改BGR像素
img[88,99,0]=255 #第78行,125列的0通道蓝色像素值赋值为255
img[88,99,1]=255 #第78行,125列的1通道绿色像素值赋值为255
img[88,99,2]=255 #第78行,125列的0通道红色像素值赋值为255
#全部修改
img[88,99]=[255,255,255]
若改变很多行列的数据,可以用切片
#改变100行-150行,100列-150列的像素
i[100:150,100:150]=[255,255,255] #三个通道全部变成255
i[100:150,100:150]=[255,0,0] #值改变蓝色通道为255
4、使用Numpy访问像素
读取像素:使用函数item(位置)
#读取灰度图像读取,返回灰度值
p=img.item(88,142) #直接输入要读取的位置
#读取BGR图像,返回B,G,R的值
blue = img.item(88,142,0) #读取蓝色像素
green = img.item(88,142,1) #读取绿色像素
red = img.item(88,142,2) #读取红色像素
修改像素:itemset(位置,新值)
#灰度图像修改
img.itemset((88,99),255) #改变88行99列的值,改为255
#RBG图像修改
blue = img.itemset((88,142,0),255) #改变蓝色像素为255
blue = img.itemset((88,142,1),255) #改变绿色像素为255
blue = img.itemset((88,142,2),255) #改变红色像素为255
5、获取图像属性
属性包括:形状,像素数目,图像数据类型
形状:行、列、通道数
使用函数shape()
img.shape
返回行数,列数,通道数的元组
灰度:行数,列数
彩色:行数,列数,通道数
img1=cv2.imread('图像') #读取图像
print(img1.shape) #获取形状信息
像素数目
使用函数size()
img.size
img1=cv2.imread('图像') #读取图像
print(img1.size)
输出:786432 #代表有786432个像素值
图像数据类型
使用函数dtype()
img.dtype
img1=cv2.imread('图像') #读取图像
print(img1.dtype)
输出:uint8
6、cv2.cvtColor(p1,p2)
cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式。
cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR格式转换成RGB格式
cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片
cv2.COLOR_BGR2HSV BGR格式转换成HSV格式
HSV色彩空间的色度值范围0-180
7.视频文件的读/写
OpenCV提供了VideoCapture类和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件。
VideoCapture类可通过read() 函数来获取新的帧,每帧是一幅基于BGR格式的图像。