一.安装CV2(opencv)模块
pip install opencv-python
二.使用imread读取图片
使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片
- 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。alpha通道代表透明度效果，取值0-1
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片,返回黑白图
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道，返回彩色图
pic1=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
pic2=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
三.使用imshow显示图像
- cv2.imshow(wname,img)：第一个参数(wname)是显示图像的窗口的名字，第二个参数(img)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()：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
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR) #读取文件
cv2.imshow('pic3',pic3) #显示图片
cv2.waitKey(5000) #等待时间，单位ms
cv2.destroyAllWindows() #关闭窗口
四.使用flip翻转图像
使用函数cv2.flip(img,flipcode)翻转图像
- img：读取的图像内容
- flipcode：控制翻转效果，复制图像。
- flipcode = 0：沿x轴翻转，上下翻转
- flipcode > 0：沿y轴翻转
- flipcode < 0：x,y轴同时翻转
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
pic4=cv2.flip(pic3,0)
cv2.imshow('pic3',pic4)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyAllWindows()
五.使用cvtColor转换颜色
cv2.cvtColor 是 OpenCV 库中的一个函数，用于转换图像颜色。基本语法为：
cv2.cvtColor(src, code)
参数说明：
src：源图像，是一个三通道的图像（例如，BGR）。code：转换的代码，这是一个特定的值，指定了要执行的颜色空间转换。例如，cv2.COLOR_BGR2GRAY将把一个彩色图像转换为灰度图像。色调H、亮度L、饱和度S、亮度V、A透明度。以下是一些常见的code值：
-
cv2.COLOR_BGR2BGRA：将 BGR 图像转换为 BGRA 图像（添加 Alpha 通道）。cv2.COLOR_BGR2GRAY：将 BGR 图像转换为灰度图像。cv2.COLOR_BGR2HSV：将 BGR 图像转换为 HSV 图像。cv2.COLOR_BGR2Lab：将 BGR 图像转换为 Lab 图像。cv2.COLOR_BGR2Luv：将 BGR 图像转换为 Luv 图像。cv2.COLOR_BGRA2BGR：将 BGRA 图像转换为 BGR 图像。cv2.COLOR_BGRA2GRAY：将 BGRA 图像转换为灰度图像。cv2.COLOR_BGRA2HSV：将 BGRA 图像转换为 HSV 图像。cv2.COLOR_BGRA2Lab：将 BGRA 图像转换为 Lab 图像。cv2.COLOR_BGRA2Luv：将 BGRA 图像转换为 Luv 图像。cv2.COLOR_GRAY2BGR：将灰度图像转换为 BGR 图像。cv2.COLOR_GRAY2BGRA：将灰度图像转换为 BGRA 图像（添加 Alpha 通道）。cv2.COLOR_GRAY2HSV：将灰度图像转换为 HSV 图像。cv2.COLOR_GRAY2Lab：将灰度图像转换为 Lab 图像。cv2.COLOR_GRAY2Luv：将灰度图像转换为 Luv 图像。cv2.COLOR_HSV2BGR：将 HSV 图像转换为 BGR 图像。cv2.COLOR_HSV2BGRA：将 HSV 图像转换为 BGRA 图像（添加 Alpha 通道）。
- 返回值：转换后的图像。
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
pic4=cv2.cvtColor(pic3,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #返回黑白图
cv2.imshow('pic3',pic4)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyAllWindows()
六.使用putText给图像添加文本
cv2.putText 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上绘制文本。它可以将指定的文本绘制在图像上，并可以设置文本的字体、大小、颜色等属性。基本语法为：
img：要绘制文本的图像。text：要绘制的文本字符串。org：文本的起始坐标（即左下角坐标）。font：要使用的字体。fontScale：字体的大小比例，与字体大小有关。color：文本的颜色。thickness：文本线的宽度（如果为负数，则 OpenCV 会自动计算）。lineType：线的类型。bottomLeftOrigin：这个参数是False，坐标系统是从左上角到右下角，如果为True，则是从左下角到右上角。
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
Font=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX #使用的字体
pic4=cv2.putText(pic3,"Hello Word",(150,150),Font,1,(0,0,255),2,) #使用的文本字符为中文时乱码
cv2.imshow('pic4',pic4)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyAllWindows()
七.使用resize()缩放图像
resize() 是一个常见的函数，用于改变图像或视频的尺寸。用于调整视频的大小的方法是先读取视频帧，然后对每一帧进行大小调整。基本语法为：
cv2.resize(img, (w,h), interpolation)
- img：被缩放图片的内容
- (w,h)：缩放后的图像尺寸
- interpolation：缩放图像的方法
-
- cv2.INTER_NEAREST # 最邻近差值法
- cv2.INTER_LINEAR # 双线性差值法
- cv2.INTER_AREA # 基于局部像素的重采样法（cv2.INTER_AREA方法能够最大程度保证图像的缩放质量）
- cv2.INTER_CUBIC # 三次差值法
- cv2.INTER_LANCZOS4 # 基于8*8像素邻域的Lanczos差值法
#读取图片内容
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
#对图片进行缩放 pic4=cv2.resize(pic3, (1800, 1600))
#显示缩放前后的图片 cv2.imshow('1111',pic3) cv2.imshow('12',pic4) cv2.waitKey(5000) cv2.destroyAllWindows()
八.使用image.shape获取图像的维度信息
image.shape 是一个在Python的OpenCV库中常用的属性，用于获取图像的维度信息。对于彩色图像，通常每个像素包含三个通道（红、绿、蓝），而对于灰度图像，只有一个通道。image.shape返回一个元组，表示图像的尺寸。这个元组的元素个数取决于图像是彩色还是灰度。对于彩色图像，元组包含三个元素：高度、宽度和通道数（通常为3，对应红、绿、蓝）。对于灰度图像，元组包含两个元素：高度和宽度。例如，对于一个200x200像素的彩色图像，image.shape返回(200, 200, 3)。对于一个200x200像素的灰度图像，image.shape返回(200, 200)。
#读入灰度图片,返回黑白图
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
num_channels=pic3.shape
print(num_channels)
#输出：(720, 1280)
#使用cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道，返回彩色图
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#使用shape获取维度信息
num_channels=pic3.shape
print(num_channels)
#输出：(720, 1280, 4)
九.使用cv2.imwrite保存图片
cv2.imwrite 是 OpenCV 库中的一个函数，用于将图像写入文件。但是cv2.imwrite 函数只接受 BGR 格式的图像，而不是 RGB 格式。如果图像是 RGB 格式，需要使用 cv2.cvtColor 将其转换为 BGR 格式，然后再写入文件。基本语法为：
cv2.imwrite(filename, img)
- filename：要保存图像的文件名，包括文件格式，如 .jpg、.png 等。
- img：要写入文件的图像，通常是一个 NumPy 数组。
#读取图片
pic3=cv2.imread("D:/autotest/11.png",cv2.IMREAD_COLOR)
#对读取的图片进行缩放
pic4=cv2.resize(pic3, (1800, 1600))
#将缩放后的图片pic4保存到D:/autotest，名称为13，格式为jpg的图片
cv2.imwrite("D:/autotest/13.jpg",pic4)
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