『OpenCV3』简单图片处理

cv2和numpy深度契合，其图片读入后就是numpy.array，只不过dtype比较不常用而已，支持全部数组方法

数组既图片

import numpy as np
import cv2
img = np.zeros((3, 3), dtype=np.uint8)  # numpy数组使用np.uint8编码就是cv2图片格式
print(img, '\n', img.shape, '\n')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 单通道转化BGR格式3通道
print(img, '\n', img.shape)

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]
 (3, 3)

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]]
 (3, 3, 3)

读写图片文件

image = cv2.imread('img1.jpg')   # 读文件
cv2.imwrite('img1.png', image)   # 写文件
print(image.shape)

(2716, 1920, 3)

灰度模式读取

grayImage = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取为灰度模式
cv2.imwrite('img2_gray.png', grayImage)

True

数组or图片属性查询

img = cv2.imread('img1.jpg')  # 图片属性查询
print(img[0, 0])
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

[18 18 18]
(2716, 1920, 3)
15644160
uint8

其他演示

cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BAYER_BG2BGR)

img.item(0,0)

img.itemset((0,0),0)

cv2.imshow('my image',img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

 # coding=utf-8
 import cv2
 import numpy as np
 
 # array数组生成
 img = np.zeros((3,3),dtype=np.uint8)
 print img.shape
 
 # array数组转化为BGR模式
 # 我也不懂为什么不用RGB而用BGR这么蹩脚的用法
 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BAYER_BG2BGR)
 print img.shape
 
 # 读取图片，左上像素点改写为蓝色，保存
 img = cv2.imread('beauti.jpeg')
 img[0][0] = [255,0,0]
 cv2.imwrite('MyPic.png',img)
 
 # 丢失颜色信息，左上像素点改写为黑色，保存
 img = cv2.imread('beauti.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 print img.shape
 img[0][0] = 0
 cv2.imwrite('MyPic-gray.png',img)
 
 # 使用array.item和array.itemset优雅的重写上面代码
 img = cv2.imread('beauti.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 print img.shape
 #img[0][0] = 0
 print img.item(0,0)
 img.itemset((0,0),0)
 cv2.imwrite('MyPic-gray.png',img)
 
 # 去掉绿色通道
 img = cv2.imread('beauti.jpeg')
 img[:,:,1] = 0
 cv2.imwrite('no_green.png',img)
 print img.shape,img.size,img.dtype
 
 img = cv2.imread('beauti.jpeg')
 # 显示图片，必须输入两个参数
 cv2.imshow('my image',img)
 # 窗口展示时间
 cv2.waitKey()
 # 释放窗口
 cv2.destroyAllWindows()