基于python-opencv3的图像显示和保存操作,具体代码如下所示:
import cv2 as cv import numpy as np #导入库 print("-------------------------------") image = cv.imread("D:/1.jpeg") #写入图像 cv.imshow("image",image) #显示 cv.waitKey() #等待 cv.destroyAllWindows() #关闭所有窗口 cv.imwrite("D:\\2.jpeg",image) #保存图像
首先要导入cv2 和 numpy函数库,第四行的cv.imread()函数用于写入一个图像,imred()函数原型Mat imread(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR);
返回Mat对象,第一个参数是文件的绝对路径,但并不是支持所有文件对象,它支持的文件如下:
l Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
l JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
l JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
l Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
l WebP - *.webp (see the Notes section)
l Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
l Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
l TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)
l OpenEXR Image files - *.exr (see the Notes section)
l Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
l Raster and Vector geospatial data supported by Gdal (see the Notes section)
需要注意的是函数并不是靠识别后缀名,而是靠识别内容的编码。
其实,我们生活中常用的图像格式都是可以识别的,所以基本不用担心这个问题。
第二个参数可以将原图像进行一定的转换,此参数很重要,不要轻易设置,默认是IMREAD_LOAD_GDAL 即使用gdal驱动程序加载图像,常用的有以下几种:
l IMREAD_UNCHANGED 加载原图,否则可能会被剪裁
l IMREAD_GRAYSCALE 加载单通道灰度图像
l IMREAD_COLOR 加载三通道BGR图像
其他的基本不会用到,也就不再赘述。
下面一行cv.imshow()是显示图像,其参数列表(“图像名”,图像),
Cv.waitKey()是等待函数,没有这个函数,会立刻退出,看不到图像,
参数列表(【delay】):delay=0(无限等待),delay>0(等待delayms),delay<0(等待任意键单击)
Cv.destroyAllWindows()是在运行完程序后关闭所有的窗口,这个是不必须的,但为了好的编程习惯应该这么做,。
最后,cv.imwrite(),则是保存图像了,其参数(路径名,图像名),即把想要保存的图像保存到指定的路径里(例如“D:/Ambitio/demo.jpeg”即把图像保存到D的Ambitio文件夹中,名字为demo,格式为jpeg)
总结
以上所述是小编给大家介绍的基于python-opencv3的图像显示和保存操作 ,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对小牛知识库网站的支持!
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这里我们使用工具为Python2.7,使用库numpy,opencv,从图片的导入到显示及保存,同时将图片变为灰度图 1、读入图像 cv2.imread(文件名,标记) 第一个参数图像应该在工作目录中,或者应该给出完整的图像路径。 第二个参数是一个标志,指定应读取图像的方式。 cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图像。任何形象的透明度将被忽略。这是默认的标志。 cv2.IMREAD_GRAY
目标 访问像素值并修改它们 访问图像属性 设置图像区域(ROI) 分割和合并图像 本节中几乎所有的操作主要涉及到Numpy而不是OpenCV。需要熟悉Numpy才能用OpenCV编写更好的代码。 1、获取并修改像素值 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.i
我试着用IPython。显示以下代码: 我还尝试将matplotlib与以下代码一起使用: 在这两种情况下,都不会显示任何内容,甚至不会显示错误消息。