怎么用Python和OpenCV進行圖像處理

這篇文章主要介紹“怎么用Python和OpenCV進行圖像處理”，在日常操作中，相信很多人在怎么用Python和OpenCV進行圖像處理問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用Python和OpenCV進行圖像處理”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1. 讀取圖像

OpenCV提供了cv2.imread()函數用于進行圖像的讀取操作。該函數的基本格式為：

retval = cv2.imread(filename[, flags])

其中：

•  retval是返回值，其值是讀取到的圖像。

•  filename是要讀取圖像的完整文件名。

•  flags是讀取標記，用來控制讀取文件的類型。部分常用的標記值如表3-1所示，其中第一列的值與第三列的數值表示的含義一致。

▲表3-1 常用flags標記值

•  例3-1 使用cv2.imread()函數讀取一幅圖像

代碼如下：

import cv2 as cv  image = cv2.imread("F:/picture/lena.png")      # 讀取lena圖像  print(image)

運行代碼會得到lena圖像的像素值，如圖3-3所示。

▲圖3-3 lena圖像部分像素值

2. 顯示圖像

OpenCV提供了多個與圖像顯示有關的函數，下面簡單介紹常用的幾個。

namedWindow()函數用來創建指定的窗口，一般格式如下：

None = cv2.namedWindow(window)

其中，window是窗口的名字。例如：

cv2.namedWindow("image")

這句程序會新建一個名字為image的窗口。

imshow()函數用來顯示圖像，其一般格式如下：

None = cv2.imshow(window, image)

其中：

•  window是窗口的名字。

•  image是要顯示的圖像。

waitKey()函數用來等待按鍵，當有鍵被按下時，該語句會被執行。其一般格式如下：

retval= cv2.waitKey([delay])

其中：

•  retval是返回值。

•  delay表示等待鍵盤觸發的時間，單位是ms。當該值為負數或0時表示無限等待，默認值為0。

destroyAllWindows函數用來釋放所有窗口，其一般格式為：

None = cv2. destroyAllWindows ()

•  例3-2 顯示讀取的圖像

代碼如下：

import cv2 as cv               # 導入從cv2模塊  image = cv.imread("F:/picture/lena.png")     # 讀取lena圖像  cv.namedWindow("image")     # 創建一個image的窗口  cv.imshow("image", image)    # 顯示圖像  cv.waitKey()               # 默認為0，無限等待  cv.destroyAllWindows()      # 釋放所有窗口

程序運行結果如圖3-4所示。

▲圖3-4 例3-2的運行結果

3. 保存圖像

OpenCV中提供了cv2.imwrite()函數來保存圖像，其一般格式為：

retval= cv2.imwrite(filename, img[, params])

其中：

•  retval是返回值。

•  filename是要保存的圖像的完整路徑名，包括文件的擴展名。

•  img是要保存的圖像的名字。

•  params是保存的類型參數，可選。

•  例3-3 編寫程序，將讀取到的圖像保存

代碼如下：

import cv2 as cv               # 導入從cv2模塊  image = cv.imread("F:/picture/lena.png")     # 讀取lena圖像  cv.imwrite("F:/picture/lenaresult.png",image) #將圖像保存到F:/picture/下，名字為lenaresult

02 圖像通道的基本操作

在圖像處理過程中，有時會根據需要對通道進行拆分與合并。在OpenCV中提供了split()和merge()函數對圖像進行拆分與合并。下面對這兩個函數進行介紹。

1. split()拆分函數

函數split()可以拆分圖像的通道，例如BGR圖像的三個通道。其一般格式如下：

b,g,r = cv2.split(img)

其中：

•  b、g、r分別是B通道、G通道、R通道的圖像信息。

•  img是要拆分的圖像。

•  例3-4 編寫程序，使用split()函數對圖像進行拆分

代碼如下：

import cv2 as cv  image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  b,g,r = cv.split(image)          # 拆分圖像通道分為b,g,r三個通道  cv.imshow("b",b)             # 顯示b通道的圖像信息  cv.imshow("g",g)    # 顯示g通道的圖像信息  cv.imshow("r",r)    # 顯示r通道的圖像信息  cv.imshow("image", image)  cv.waitKey()  cv.destroyAllWindows()

程序運行結果如圖3-5所示。

▲圖3-5 例3-4的運行結果：a）原始圖像，b）B通道圖像，c）G通道圖像，d）R通道圖像

其中，圖3-5a是原圖，圖3-5b是B通道的圖像，圖3-5c是G通道的圖像，圖3-5d是R通道的圖像。

2. merge()合并函數

通道合并是通道拆分的逆過程，可以將三個通道的灰度圖像合并為一張彩色圖像。OpenCV中提供了merge()函數來實現圖像通道的合并，其基本格式為：

imagebgr = cv2.merge([b,g,r])

其中：

•  imagebgr是合并后的圖像。

•  b、g、r分別是B通道、G通道、R通道的圖像信息。

•  例3-5 編寫程序，演示合并圖像的過程

代碼如下：

import cv2 as cv  image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  b,g,r = cv.split(image)          # 拆分圖像通道分為b,g,r三個通道  imagebgr = cv.merge([b,g,r])    # 將b,g,r三個通道的圖像合并  cv.imshow("image", image)  cv.imshow("imagegbgr", imagebgr)  cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()

程序運行結果如圖3-6所示。

▲圖3-6 例3-5的運行結果：a）原始圖像 b）拆分并合并后的圖像

其中，圖3-6a是原始圖像，圖3-6b是經過拆分后又合并的圖像。

03 圖像屬性的獲取

在進行圖像處理時經常需要獲取圖像的大小、類型等屬性信息。下面介紹幾個常用屬性。

•  shape：表示圖像的大小。如果是彩色圖像，則返回包含行數、列數和通道數的數組；如果是二值圖像或灰度圖像，則返回包含行數和列數的數組。

•  size：表示返回的圖像的像素數目。

•  dtype：表示返回的圖像的數據類型。

•  例3-6 編寫程序，觀察圖像的屬性值

代碼如下：

import cv2 as cv  image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  print("image.shape",image.shape)        # 輸出圖像的大小屬性  print("image.size",image.size)          # 輸出圖像的像素數目屬性  print("image.dtype",image.dtype)        # 輸出圖像的類型屬性

程序運行結果為：

image.shape (512, 512, 3)  image.size 786432  image.dtype uint8

到此，關于“怎么用Python和OpenCV進行圖像處理”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！