OpenCV 图像赋值和复制 Python opencv输入图像

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mob6454cc6f6c1c 2023-12-13 22:08:18

文章标签 opencv OpenCV 灰度图命名空间 文章分类 Python 后端开发

图像的载入，显示和输出。

1.图像的载入，显示和输出到文件
1.1 OpenCV的命名空间
OpenCV中C++的类和函数都是定义在cv命名空间中的，所以我们在调用OpenCV中的类或函数的时候有两种访问方式：
（1）在代码开头加入 using namespace cv; 来规定程序的使用范围；
（2）在使用OpenCV的函数和类时，都加上cv::命名空间；
通常我们在写OpenCV程序的时候，通常需要加入如下内容：

#include <opencv2/core/core.hpp>   //和imread()中的flags有关
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  //图形用户界面
using namespace cv;

1.2 Mat类简析
Mat类使用于保存图像或矩阵类形数据的数据结构，默认尺寸为0，我们修改其尺寸，通过定义一个Mat的类对象，cv::Mat pic(320, 640, CV8UC3，cv::Scalar(100)); 上述语句表示创建一个大小为320 * 640，图像深度为8数据类型为uchar的三通道数组，每个通道的颜色值为100
1.3 图像的载入：imread() 函数
imread函数，用于读取文件中的图片到OpenCV中，原型：

Mat imread(const string & filename, intflags = 1)

(1)参数1：const string &类型的filename, 填如我们要载入的图片的路径名。
在Window操作系统下，OpenCV支持如下类型图像的载入。

Windows 位图：*.bmp *.dib
JPEG文件： *.jpeg *.jpg *.jpe
JPEG 2000 文件：*.jp2
PNG *.png
便携文件格式： *.pbm *pgm(深度图） *.ppm
Sun rasters 光栅文件： *.sr *.ras
TIFF文件： *.tiff *.tif
(2)参数2：int类型的falgs,载入标志，它指示了加载图像的颜色类型。默认1。
这个参数可以在OpenCV中标识图像格式的枚举体中取值。

enum{
/* 8bit, color or not */
    CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,
/* 8bit, gray */
    CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =0,
/* ?, color */
    CV_LOAD_IMAGE_COLOR      =1,
/* any depth, ? */
    CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH   =2,
  };

对标志符的解释：

CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED 等价-1，新版中忽略
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 等价0，将图像转换为灰度图再返回
CV_LOAD_IMAGE_COLOR 等价1，将图像转换到彩色图再返回
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH 等价2，载入的图像深度为16/32位，就返回对应的深度图像，否则转换为8位图像再返回
note:
如果输入有冲突，将采用较小的数值。
如果想载入最真实无损的原图像，可以选择 V_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR

flags是int值，如不取枚举中固定的值可以这样进行：

falgs > 0 返回一个三通道的彩色图
flags = 0 返回灰度图
falgs < 0 返回alpha通道的加载图像
note:以彩色模式载入的图像，解码后的图像会以BGR的通道顺序进行存储而不是RGB
（3）示例：
Mat image0 = imread(“1.jpg”, 2 | 4); //载入无损的原图像
Mat image1 = imread(“1.jpg”, 0); //载入灰度图
Mat image3 = imread(“1.jpg”, 199) ;// 载入彩色图

1.4 图像的显示：imshow()函数
imshow()函数用于在指定窗口中显示一幅图像。
函数原型：

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

(1)参数1: const string&类型winname,填需要的窗口标识名称。
(2)参数2：InputArray类型的mat, 需要显示的图像。
imshow()函数用于在指定的窗口显示图像。窗口默认值是CV_WINDOW_AUTOSIZE，那么显示图像原始大小。否则，根据图像的深度进行缩放显示。具体如下：