cv2 imread函数 python_opencv-python库基础操作（一）

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0.安装opencv-python
pip install opencv-python
进行下载并安装
不过在python中导入opencv库的时候需要
"import cv2"来进行导入

下面用一只非常经典的猫咪开始练习使用opencv

1.首先导包

import cv2 #opencv读取的格式是BGR,与一般的RGB不同
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
#这样子就不需要plt.show()

2.读取图像数据

picture_path = "cat.jpg"
img = cv2.imread(picture_path)
看一下shape（可以发现是3通道的）
img.shape

img.size（用来查看图像总的像素有多少个）

3.将图片展示出来

cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其实也可以使用

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)

来对图片进行展示
但，opencv读取的格式是BGR,与一般的RGB不同，直接读会长这样子：（需要opencv进行RGB的转换）

4.下面用函数进行“图像展示”的封装

def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

5.转化为灰度图：

img = cv2.imread(picture_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv_show("img",img)

6.图像的保存

cv2.imwrite("mycat.png" , img )

7.截取部分图像数据

img = cv2.imread("cat.jpg")
cat = img[0:200, 0:300]
cv_show("cat" , cat)

8. 颜色通道提取

#注意顺序为BGR
b,g,r = cv2.split(img)

9.颜色通道合并

img = cv2.merge((b,g,r))

10.只保留单个颜色通道

#只保留R
cur_img = img.copy()#将B，G通道设置为0
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0cv_show("R" , cur_img)

（纯红看着有点吓人！）

#只保留G
cur_img = img.copy()#将B，R通道设置为0
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0cv_show("g" , cur_img)

#只保留B
cur_img = img.copy()#将R，G通道设置为0
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0cv_show("B" , cur_img)

11.数值计算
因为读取进来之后就直接做np.array格式处理了，所以部分处理方式可以借鉴np.array

img_cat = cv2.imread("cat.jpg")
cv_show("123" , img_cat + 10)

img_cat = cv2.imread("cat.jpg")
img_cat2 = img_cat + 10
img_cat2 + img_cat

(因为我们的像素值范围是[0,255]，所以如果相加>255，则会做%255处理)

12. 图像融合

img_cup = cv2.imread("1_51.jpg")

这个图片长这样：

如果直接相加：

img_dog  + img_cat

则报错

需要先将某一张图片进行resize处理

img_dog = cv2.resize(img_dog , (640,391))#注意这里是x，y，而shape那边是y，x
img_dog.shape

同时对于这个resize函数，还可以使用缩小放大功能

res = cv2.resize(img_cat , (0,0) , fx = 2, fy = 2)

#这样子就是放大两倍

用addWeighted函数就可以将二者融合在一起！

res1 = cv2.addWeighted(img_cat,0.4,img_dog,0.6,20)

看起来还真是有点魔幻！

基础操作先到这里，接下来会上一些更加高级有用的操作！

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