1. 數(shù)據(jù)的讀取

• cv2.IMREAD_COLOR:彩色圖像

• cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度圖像

import cv2 
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)

cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows() 

• cv2.imread()讀取圖片，當(dāng)括號(hào)里面是1時(shí)，也就是替代了cv2.IMREAD_COLOR，得到彩色圖。

• cv2.imread()讀取圖片，當(dāng)括號(hào)里面是0時(shí)，替代了cv2.IMREAD_GRAYSCALE，得到灰度圖。

• cv.inshow()函數(shù)為創(chuàng)建一個(gè)展示窗口，括號(hào)里面分別為圖片名字和讀取哪個(gè)圖片。

• cv2.waitKey(0) 等待時(shí)間多久，其中括號(hào)中0表示任意鍵可以中止顯示圖片。

• cv2.destroyAllWindows() 關(guān)閉窗口。

2.opencv圖片顏色轉(zhuǎn)換

import cv2 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

img=cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("img_gray", img_gray)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows() 

• 由于cv2讀取的圖像格式為BGR，而Matplotlib畫(huà)的是RGB，因此需要對(duì)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

cv2.COLOR_BGR2GRAY轉(zhuǎn)化成灰度圖，cv2.COLOR_BGR2RGB轉(zhuǎn)換成RGB圖，cv2.COLOR_BGR2HSV轉(zhuǎn)換成HSV圖。

其中HSV分別表示如下，轉(zhuǎn)換圖片也如下圖所示：

• H - 色調(diào)

• S - 飽和度

• V值（強(qiáng)度）

3.圖像保存

cv2.inwrite('cat.png',img_gray)
img_gray.type()

• 只需要輸入cv2.inwrite()函數(shù)即可保存圖像。

• img_gray.type()可以查看數(shù)據(jù)類(lèi)型

4.視頻圖像的讀取

vc = cv2.VideoCapture('E:/opencv/open-cv/2-7/test.mp4')

• cv2.VideoCapture()函數(shù)用來(lái)捕捉攝像頭，控制不同的設(shè)備。

if vc.isOpened():
    open, frame =vc.read()
else:
    open = False
print(frame)

• 檢查視頻是否讀取錯(cuò)誤，其中open只有兩個(gè)值要么True，要么是False；frame為讀取一幀一幀的值。

while open:
    ret, frame = vc.read()
    #print(ret)
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result',gray)
        if cv2.waitKey(20)& 0xFF==27:
            break

vc.release()    
cv2.destroyAllWindows()

• 其中cv2.waitKey(20)& 0xFF==27，這句就是如果期間有按鍵按下返回的值就是按下按鍵的ASCII值，就比如esc鍵的ASCII值是27，cv2.waitKey(20) & 0xFF==27就是當(dāng)按下按鍵是esc的時(shí)候返回true。0xFF意思是16進(jìn)制的FF也就是八位2進(jìn)制數(shù)1111 1111，如果引入& 0xFF==27 那么得出的結(jié)果永遠(yuǎn)是后八位，這樣就可以排除其他按鍵的干擾。

• vc.release() 釋放硬件資源。

5.截取圖像操作

import cv2 
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/dog.jpg',1)
dog = img[0:200,0:200]
cv2.imshow("img", dog)
cv2.waitKey(0)    
cv2.destroyAllWindows() 

截取狗狗圖像對(duì)比如下：

6.提取顏色通道

• 其中一張圖片b,g,r的shape值是一樣的。利用cv2.merge((b,g,r))函數(shù)是可以重構(gòu)圖像顏色通道。

b,g,r = cv2.split(img)

• 只保留一個(gè)通道。b,g,r分別代號(hào)為0，1，2，下面保留r通道。

img1 = img.copy()
img1[:,:,0]=0
img1[:,:,1]=0
cv2.imshow('r',img1)

7.圖像邊界填充

#邊界填充
top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50)

replicate = cv.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv.BORDER_REFLECT)
reflect_101 = cv.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv.BORDER_WRAP)
constant = cv.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv.BORDER_CONSTANT)

#繪制子圖
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title("REPLICATE")
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect_101, 'gray'), plt.title("REFLECT_101")
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title("CONSTANT")

plt.show()

• borderType：圖像填充的方法。

• BORDER_REPLICATE：復(fù)制法，也就是復(fù)制最邊緣像素。

• BORDER_REFLECT：反射法，對(duì)感興趣的圖像中的像素在兩邊進(jìn)行復(fù)制

• BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最邊緣像素為軸，對(duì)稱(chēng)。

• BORDER_WRAP：外包裝法。

• BORDER_CONSTANT：常量法，常數(shù)值填充,需要在設(shè)置一個(gè)value值，已顯示填充的顏色。

展示圖如下：文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-451681.html