一、必备前提:

Python3.5及以上版本、pip、windows环境

二、搭建opencv

该部分可以创建隔绝的Python环境来引入,参照virtualenv的使用

在目标的cmd窗口,依次输入以下命令:

pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python

如果下载中间出现error或wrong,重新输入命令即可。

如果多次下载失败,可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/直接下载whl包安装,安装whl包依然使用pip

pip install 包的位置(如:C:\download\xxx.whl)

三、示例代码

读入图片:

cv.imread(filepath,flags)

filepath:要读入图片的完整路径
flags:读入图片的标志 
cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道(1)
cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片(0)
cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道(-1)

支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式,详情可以查看imread()方法的文档注释

显示图片:

cv.imshow('image',img)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()#cv.destroyWindow(wname)

cv2.imshow(wname,img)显示图像,第一个参数是显示图像的窗口的名字,第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像),窗口大小自动调整为图片大小

cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入,单位为毫秒,即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入,若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码,程序继续运行。若没有按下任何键,超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话,窗口会一闪而逝,看不到显示的图片。

cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

保存图片:

cv2.imwrite(file,img,num)

第一个参数是要保存的文件名,保存支持格式同读取,按需保存
第二个参数是要保存的图像。
可选的第三个参数,它针对特定的格式:对于JPEG,其表示的是图像的质量,用0 - 100的整数表示,默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3.

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int 
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

cv2.imwrite('1.jpeg',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), ])
cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), ])

此处需注意,按照默认质量保存图片为JPEG files(\*.jpeg, \*.jpe, \*.jpg)时,由于jpeg压缩版本在压缩过程中导致了部分像素丢失,会导致保存后的像素点值与写入前有差别。

保存图片为png格式,即可以解决此问题

示例代码:读入一副图像,按’s’键保存后退出,其它任意键则直接退出不保存

import cv2 as cv
img = cv.imread('D:\python\test.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == ord('s'):
# wait for 's' key to save and exit
cv.imwrite('1.png',img)
cv.destroyAllWindows()
else:
cv.destroyAllWindows()

四、图像的基本操作

创建图片

1.创建三通道

import numpy as np
import cv2 as cv # 三通道
creat_img3 = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8) # 高400*宽400*通道3 单通道8位
creat_img3[:, :, 0] = np.ones([400, 400]) * 255 # 0(Blue)通道全部赋值255
creat_img3[:, :, 2] = np.ones([400, 400]) * 255 # 2(Red)通道全部赋值255
cv.imshow("create image3", creat_img3)

2.创建单通道

# 单通道
creat_img1 = np.zeros([400, 400, 1], np.uint8)
creat_img1[:, :, 0] = np.ones([400, 400]) * 127 # 单通道灰度图像
cv.imshow("create image1", creat_img1)

3.创建小尺寸

# 生成小尺寸图片
mini_img = np.ones([3, 3], np.float)
mini_img.fill(127.1) # .fill方法填充数据
mini_img2 = mini_img.reshape([1, 9]) # reshape只改变形状,不改变数据
print(mini_img, mini_img2)

以上内容摘自:https://blog.csdn.net/l0ve777/article/details/88715704

读取图片并编辑

import cv2 as cv

img = cv.imread("D://test.jpeg")
#对 BGR 图像而言,返回值为 B, G, R 的值,对灰度图像而言,会返回他的灰度值。即彩图返回三通道三维数组,灰度图返回单通道三维数组,小图返回二维数组
print(img[100,100]) #[ 42 57 130]
print(img.item(100,100,2)) #
img.itemset((100,100,2),25) #img[100,100,2]=25
print(img.item(100,100,2)) #

获取图像属性

import cv2 as cv

img = cv.imread("D://test.jpeg")
# img.shape 可以获取图像的形状。他的返回值是一个包含行数,列数,通道数的元组。行数对应坐标轴上的y轴,即高度;而列数对应x轴,即宽度。返回值可以理解为高度,宽度,通道数。
print(img.shape) #(512, 512, 3)
# img.size 可以返回图像的像素数目。
print(img.size) #
#img.dtype 返回的是图像的数据类型。
print(img.dtype) #uint8

设置ROI

ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域,如果后续需要单独处理某一个小区域,可以设置ROI

import cv2 as cv

ballImg = img[380:512,230:350]   #利用numpy中的数组切片设置ROI区域
img[0:132,0:120] = ballImg #将设置的ROI区域添加到原图像的左上方 cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image", img)
cv.waitKey(0)

拆分及合并图像通道

要对单个通道进行操作的时候,需要拆分出单个通道,有2种方法

1)用opencv自带的split函数

保存图片

需注意按照需要,保存不同格式

 mini_img = np.ones([3, 3], np.uint8)
mini_img.fill(127) # .fill方法填充数据
#mini_img2 = mini_img.reshape([1, 9]) # reshape只改变形状,不改变数据
#print(mini_img, mini_img2)
print(mini_img)
cv.imshow("mini_img", mini_img)
cv.waitKey(0) #毫秒级,0为无限等待
cv.imwrite('mini.jpg', mini_img) image = cv.imread('mini.jpg',0) #0表示灰度图
print(image) image[0][0] = 100 #image.itemset(0,100)
image[1][0] = 40 #image.itemset((1,0),40)
cv.imshow("mini_img", image)
cv.waitKey(0)
cv.imwrite('mini2.jpg', image) image = cv.imread('mini2.jpg',0)
print(image)

以上三处打印分别为:

[[127 127 127]
[127 127 127]
[127 127 127]] [[127 127 127]
[127 127 127]
[127 127 127]] [[100 126 125]
[ 39 131 127]
[128 127 124]]

发现,为灰度图(即像素数相同,为127)时,读图数据与写入一致,但是当改变了其中某些像素值后,读图数据发生了变化,

是由于jpeg压缩版本在压缩过程中导致了部分像素丢失,保存图片为tif格式或者png格式,即可以解决此问题

cv.imwrite('mini2.png', image)

image = cv.imread('mini2.png',0)

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