处理灰度图片

读入图像
OpenCV可以读入不同类型的图像 (PNG, JPG, etc)。可以上传灰度图片、彩色图片或者带Alpha通道的图片。使用cv2.imread()函数，语法规则见下：

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

retval：成功载入的图片，否则为None。当路径不对或者图片损坏时会发生。
该函数有一个必须的输入参数和一个可选择参数。
1、filename：可以是绝对路径，也可以是相对路径。这是必须传入的参数
2、Flags：这个参数用来表示用哪种特定格式读入一张图片（如，灰度/彩色/带有alpha通道）。这是一个可选参数，默认值为cv2.IMREAD_COLOR或1，代表作为彩色图片载入。
Flags
1、cv2.IMREAD_GRAYSCALE或0：以灰度模式载入图片。
2、cv2.IMREAD_COLOR或1：以彩图模式载入图片，图片的透明度会被忽略，这是默认值。
3、cv2.IMREAD_UNCHANGED或-1：包含alpha通道载入图片
OpenCV Documentation
Imread:https://docs.opencv.org/4.5.1/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56
ImreadModes:https://docs.opencv.org/4.5.1/d8/d6a/group__imgcodecs__flags.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Read image as gray scale
cb_img = cv2.imread('checkerboard_18x18.png', 0)
# Print the image data (pixel values), element of a 2D numpy array
# Each pixel value is 8-bit2 [0, 255]
print(cb_img)

打印图片属性

# Print the size of image
print('Image size is ', cb_img.shape)
# Print data-type of image
print('Data type of image is ', cb_img.dtype)'''
Image size is  (18, 18)
Data type of image is  uint8
'''

用matplotlib展示图片

# Display image.
plt.imshow(cb_img)

尽管图片以灰度图片的方式被读入，当使用imshow()的时候不一定按照灰度图的方式展示。matplotlib使用不同的color map，可能没有设置灰度color map。

# Set color map to gray scale for proper rendering.
plt.imshow(cb_img, cmap='gray')

另一实例

# Read images as gray scale.
cb_img_fuzzy = cv2.imread("checkerboard_fuzzy_18x18.jpg", 0)# Print image.
print(cb_img_fuzzy)# Display image.
plt.imshow(cb_img_fuzzy, cmap='gray')

处理彩色图片

读入和展示图片

# Read in image.
coke_img = cv2.imread("coca-cola-logo.png", 1)# Print the size of image
print("Image size is ", coke_img.shape)# Print data-type of image
print("Data type of image is" , coke_img.dtype)'''
Image size is  (700, 700, 3)
Data type of image is uint8
'''#Display the Image
plt.imshow(coke_img)

展示出的图片与真实图片颜色不同。因为matplotlib用RGB格式展示图片，但是OpenCV以BGR的格式保存图片。因此，为了正确展示图片，需要调整一下图片的通道顺序。

coke_img_channels_reversed = coke_img[:, :, ::-1]
plt.imshow(coke_img_channels_reversed)

分离和混合图片通道
cv2.split() 把一个多通道数组分离成几个单通道数组。
cv2.merge() 把几个通道融合成一个多通道数组。所有输入的矩阵需为相同大小。

# Split the image into the B,G,R components
img_NZ_bgr = cv2.imread("New_Zealand_Lake.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
b, g, r = cv2.split(img_NZ_bgr)# Show the channels
plt.figure(figsize = [20, 5])
plt.subplot(141);plt.imshow(r,cmap='gray');plt.title("Red Channel");
plt.subplot(142);plt.imshow(g,cmap='gray');plt.title("Green Channel");
plt.subplot(143);plt.imshow(b,cmap='gray');plt.title("Blue Channel");# Merge the individual channels into a BGR image
imgMerged = cv2.merge((b,g,r))
# Show the merged output
plt.subplot(144);plt.imshow(imgMerged[:,:,::-1]);plt.title("Merged Output");

转换到不同的色彩空间
cv2.cvtColor() 把一张图片从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。这个函数把一张输入的图片从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。注意OpenCV的默认颜色格式是BGR。一张标准的（24-bit）彩色图片的第一个byte是一个8-bit的蓝色组分，第二个byte是绿色，第三个是红色。第四、五、六个是第二个像素的蓝、绿、红……

dst = cv2.cvtColor( src, code)

dst：是与src大小、深度相同的输入图片
该函数有两个必须的输入参数。
1、src：输入图片：8-bit unsigned, 16-bit unsigned (CV_16UC6)，或者single-precision floating-point。
2、code：颜色空间转换代码（见 ColorConversionCodes）。
ColorConversionCodes:https://docs.opencv.org/4.5.1/d8/d01/group__imgproc__color__conversions.html#ga4e0972be5de079fed4e3a10e24ef5ef0

从BGR到RGB

# OpenCV stores color channels in a different order than most other applications (BGR vs RGB).
img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_NZ_rgb)

变到HSV (Hue Saturation value) 色彩空间

img_hsv = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Split the image into the H,S,V components
h, s, v = cv2.split(img_hsv)# Show the channels
plt.figure(figsize = [20, 5])
plt.subplot(141);plt.imshow(h,cmap='gray');plt.title("H Channel");
plt.subplot(142);plt.imshow(s,cmap='gray');plt.title("S Channel");
plt.subplot(143);plt.imshow(v,cmap='gray');plt.title("V Channel");
plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title("Original");

修改单个通道

h_new = h+10
img_NZ_merged = cv2.merge((h_new,s,v))
img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_merged, cv2.COLOR_HSV2RGB)# Show the channels
plt.figure(figsize = [20, 5])
plt.subplot(141);plt.imshow(h_new,cmap='gray');plt.title("H Channel");
plt.subplot(142);plt.imshow(s,cmap='gray');plt.title("S Channel");
plt.subplot(143);plt.imshow(v,cmap='gray');plt.title("V Channel");
plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title("Modified");

保存图片

保存图片使用代码cv2.imwrite()，有两个参数。第一个参数是文件名，第二个参数是图片对象。
imwrite函数把图片保存在特定的文件中。图片格式基于图片扩展名来确定。一般情况下，该函数只可保存8-bit的单通道或者3通道图片（BGR的通道顺序）。

cv2.imwrite( filename img[, params])

该函数有两个必须输入参数。
1、filename：可以是绝对路径，也可以是相对路径。
2、img：需要保存的一张或多张图片。

# Save the image
cv2.imwrite("New_Zealand_Lake_SAVED.png", img_NZ_bgr)# Read the image as Color
img_NZ_bgr = cv2.imread("New_Zealand_Lake_SAVED.png", cv2.IMREAD_COLOR)
print("img_NZ_bgr shape is: ", img_NZ_bgr.shape)# Read the image as Grayscaled
img_NZ_gry = cv2.imread("New_Zealand_Lake_SAVED.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("img_NZ_gry shape is: ", img_NZ_gry.shape)>>>
img_NZ_bgr shape is:  (600, 840, 3)
img_NZ_gry shape is:  (600, 840)

对比matplotlib和OpenCV的imshow

import cv2
import matplotlib.pyplot as pltcb_img = cv2.imread("checkerboard_color.png")
coke_img = cv2.imread("coca-cola-logo.png")# Use matplotlib imshow()
plt.imshow(cb_img)
plt.title("matplotlib imshow")
plt.show()# Use OpenCV imshow(), display for 8 sec
window1 = cv2.namedWindow("w1")
cv2.imshow(window1, cb_img)
cv2.waitKey(8000) #图片停留的毫秒
cv2.destroyWindow(window1)# Use OpenCV imshow(), display for 8 sec
window2 = cv2.namedWindow("w2")
cv2.imshow(window2, coke_img)
cv2.waitKey(8000)
cv2.destroyWindow(window2)# Use OpenCV imshow(), display until any key is pressed
window3 = cv2.namedWindow("w3")
cv2.imshow(window3, cb_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(window3)window4 = cv2.namedWindow("w4")Alive = True
while Alive:# Use OpenCV imshow(), display until 'q' key is pressedcv2.imshow(window4, coke_img)keypress = cv2.waitKey(1)if keypress == ord('q'):Alive = False
cv2.destroyWindow(window4)cv2.destroyAllWindows()

OpenCV Documentation

https://docs.opencv.org/4.5.1/

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