Python-OpenCV教程-1
2014-09-30 21:38
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OpenCV版本要求在2.3.1以上
本文主要介绍如何在Python中用OpenCV来读取、显示和保存图片。
1.读取图片
读取图片主要使用cv2.imread()这个函数。它有两个参数,第一个是图片的路径,第二个是读取图片的格式,主要有以下参数
cv2.IMREAD_COLOR:彩色模式,也可以用数字1代表
cv2.IMREA_GRAYSCALE:灰度图,即数字0
cv2.IMREAD_UNCHANGED:貌似跟透明度有关,不太清楚,即数字-1
注意:如果图片的路径有问题,编译也不会提示错误
2.显示图片
用cv2.imshow()来显示一张图片,它有两个参数,第一个是窗口的名称,第二个是读取的图片的名称,接着之前的程序显示读取的图片
cv2.destroyAllWindows()简单地关闭所有的窗口,如果想关闭特定的窗口,可以使用cv2.destroyWindow(‘窗口名字’)。
有时,我们会先创建一个窗口,然后再载入图片,这是可以使用cv2.namedWindow(),它的第二个参数如下:
cv2.WINDOW_AUTOSIZE:固定大小窗口
cv2.WINDOW_NORMAL:可调节大小的窗口
3.保存图片
使用cv2.imwrite()保存图片。
4.综合
以下程序载入一张图片,并显示,如果键入‘s'则保存这张图片,如果键入ESC则退出。
翻译自:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_gui/py_image_display/py_image_display.html#py-display-image
本文主要介绍如何在Python中用OpenCV来读取、显示和保存图片。
1.读取图片
读取图片主要使用cv2.imread()这个函数。它有两个参数,第一个是图片的路径,第二个是读取图片的格式,主要有以下参数
cv2.IMREAD_COLOR:彩色模式,也可以用数字1代表
cv2.IMREA_GRAYSCALE:灰度图,即数字0
cv2.IMREAD_UNCHANGED:貌似跟透明度有关,不太清楚,即数字-1
注意:如果图片的路径有问题,编译也不会提示错误
import cv2 #用灰度图的形式读取一张图片 img = cv2.imread('/home/zhou/cat',0)
2.显示图片
用cv2.imshow()来显示一张图片,它有两个参数,第一个是窗口的名称,第二个是读取的图片的名称,接着之前的程序显示读取的图片
cv2.imshow('image',image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()cv2.waitKey()函数等待键盘的按下,然后退出,一般里面的参数都是0(cv2.waitKey(0),0好像是表示无限等待下去,如果是其他数字则按照数字的大小来确定等待的时间。当然,这个函数也能接受到键盘的输入。
cv2.destroyAllWindows()简单地关闭所有的窗口,如果想关闭特定的窗口,可以使用cv2.destroyWindow(‘窗口名字’)。
有时,我们会先创建一个窗口,然后再载入图片,这是可以使用cv2.namedWindow(),它的第二个参数如下:
cv2.WINDOW_AUTOSIZE:固定大小窗口
cv2.WINDOW_NORMAL:可调节大小的窗口
cv2.namedWIndow('image',cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
3.保存图片
使用cv2.imwrite()保存图片。
cv2.imwrite('cat.jpg',img)
4.综合
以下程序载入一张图片,并显示,如果键入‘s'则保存这张图片,如果键入ESC则退出。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import cv2 img = cv2.imread('/home/zhou/cat.jpg',0) cv2.imshow('image',img) k = cv2.waitKey(0) & 0xFF #64位的电脑需要加 &0xFF if k == 27: #wait for esc cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): cv2.imwrite('/home/zhou/cat1.jpg',img) cv2.destroyAllWindows()
翻译自:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_gui/py_image_display/py_image_display.html#py-display-image
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