上海企业网站建设报价,怎么安装网站源码,企业做网站的好处是什么,爱客wordpress源码1 图像的IO操作
这里我们会给大家介绍如何读取图像#xff0c;如何显示图像和如何保存图像。
1.1 读取图像
API
cv.imread()参数#xff1a; 要读取的图像 读取方式的标志 cv.IMREAD*COLOR#xff1a;以彩色模式加载图像#xff0c;任何图像的透明度都将被忽略。这是默…
1 图像的IO操作
这里我们会给大家介绍如何读取图像如何显示图像和如何保存图像。
1.1 读取图像
API
cv.imread()参数 要读取的图像 读取方式的标志 cv.IMREAD*COLOR以彩色模式加载图像任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。 cv.IMREAD*GRAYSCALE以灰度模式加载图像 cv.IMREAD_UNCHANGED包括alpha通道的加载图像模式。 可以使用1、0或者-1来替代上面三个标志 参考代码 import numpy as np
import cv2 as cv
# 以灰度图的形式读取图像
img cv.imread(messi5.jpg,0)注意如果加载的路径有错误不会报错会返回一个None值
1.2显示图像
1 . API
cv.imshow()参数
显示图像的窗口名称以字符串类型表示要加载的图像
注意在调用显示图像的API后要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间否则窗口会出现无响应情况并且图像无法显示出来。
另外我们也可使用matplotlib对图像进行展示。 参考代码 # opencv中显示
cv.imshow(image,img)
cv.waitKey(0)
# matplotlib中展示
plt.imshow(img[:,:,::-1])1.3 保存图像 API cv.imwrite()参数 文件名要保存在哪里要保存的图像 参考代码 cv.imwrite(messigray.png,img)1.4 总结 我们通过加载灰度图像显示图像如果按s并退出则保存图像或者按ESC键直接退出而不保存。 import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 读取图像
img cv.imread(messi5.jpg,0)
# 2 显示图像
# 2.1 利用opencv展示图像
cv.imshow(image,img)
# 2.2 在matplotplotlib中展示图像
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title(匹配结果), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
k cv.waitKey(0)
# 3 保存图像
cv.imwrite(messigray.png,img)2 绘制几何图形
2.1 绘制直线
cv.line(img,start,end,color,thickness)参数
img:要绘制直线的图像Start,end: 直线的起点和终点color: 线条的颜色Thickness: 线条宽度
2.2 绘制圆形
cv.circle(img,centerpoint, r, color, thickness)参数
img:要绘制圆形的图像Centerpoint, r: 圆心和半径color: 线条的颜色Thickness: 线条宽度为-1时生成闭合图案并填充颜色
2.3 绘制矩形
cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)参数
img:要绘制矩形的图像Leftupper, rightdown: 矩形的左上角和右下角坐标color: 线条的颜色Thickness: 线条宽度
2.4 向图像中添加文字
cv.putText(img,text,station, font, fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)参数
img: 图像text要写入的文本数据station文本的放置位置font字体Fontsize :字体大小
2.5 效果展示
我们生成一个全黑的图像然后在里面绘制图像并添加文字
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 创建一个空白的图像
img np.zeros((512,512,3), np.uint8)
# 2 绘制图形
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
font cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv.putText(img,OpenCV,(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)
# 3 图像展示
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title(匹配结果), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()结果 3 获取并修改图像中的像素点
我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像它返回一个蓝绿红值的数组。对于灰度图像仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。
import numpy as np
import cv2 as cv
img cv.imread(messi5.jpg)
# 获取某个像素点的值
px img[100,100]
# 仅获取蓝色通道的强度值
blue img[100,100,0]
# 修改某个位置的像素值
img[100,100] [255,255,255]4 获取图像的属性
图像属性包括行数列数和通道数图像数据类型像素数等。 5 图像通道的拆分与合并
有时需要在BGR通道图像上单独工作。在这种情况下需要将BGR图像分割为单个通道。或者在其他情况下可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像。你可以通过以下方式完成。
# 通道拆分
b,g,r cv.split(img)
# 通道合并
img cv.merge((b,g,r))6 色彩空间的改变
OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种BGR↔Gray和BGR↔HSV。
API
cv.cvtColor(input_imageflag)参数
input_image: 进行颜色空间转换的图像flag: 转换类型 cv.COLOR_BGR2GRAY : BGR↔Graycv.COLOR_BGR2HSV: BGR→HSV总结 图像IO操作的API cv.imread(): 读取图像 cv.imshow()显示图像 cv.imwrite(): 保存图像 在图像上绘制几何图像 cv.line(): 绘制直线 cv.circle(): 绘制圆形 cv.rectangle(): 绘制矩形 cv.putText(): 在图像上添加文字 直接使用行列索引获取图像中的像素并进行修改 拆分通道cv.split() 通道合并cv.merge() 色彩空间的改变 cv.cvtColor(input_imageflag)
