Python+OpenCV 图像处理系列（1）— Ubuntu OpenCV安装、图片加载、显示和保存

Ubuntu 16.04 下安装 Opencv

sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv

或者使用 pip 安装, 此时会安装最新的 OpenCV 版本

sudo pip install opencv-python

概述

生活中图像都是由 RGB 三原色构成的，R表示红色（Red），G 表示绿色 (Green）， B 表示蓝色（Blue）。计算机中 RGB这三个颜色的取值通常是在 0-255 之间。

彩色图片有三个通道，所以属于三通道图片。计算机中的像素值通常是用 8 位的无符号整形表示，取值范围是 0-255，假设将图片颜色从黑到白分成 256 级，即通常说的黑白图片，也叫单通道图片，0 表示最黑，1 表示最白。

RGB 的构成示例（0， 255， 255）第一个元素表示红色的数值，第二个元素表示绿色的数值，第三个元素表示蓝色的数值。

在自然界中肉眼所能看到的任何色彩都可以由这三种色彩叠加而成，因此也被称为加色原理。比如黄色，可以通过红色和绿色相加，全红色为（255，0，0），全绿色为（0，255，0），全黄色为（255，255，0）。

每个图片都是由于很多个 3 个通道的彩色像素组成，可以将图片看成一个矩阵，其中每个像素对应矩阵中的一个位置，譬如：

图片左上角的像素点位置是（0， 0）
图片右上角的像素点位置是（1079， 0）
图片左下角的像素点位置是（0， 1439）
图片右下角的像素点位置是（1079， 1439）

数字图像有两个分辨率，图像分辨率与输出分辨率。

图像分辨率指的是每英寸的像素数，简写为 ppi ，我们平常说一张图片大小的时候使用的就是图像分辨率。
输出分辨率指的是设备输出图像时每英寸可产生的点数，简写为 dpi ，这是在印刷行业，摄影行业常用的分辨率，摄影行业通常要求 DPI 不低于 300。

相同的图像分辨率，更高的 DPI 表现为物理尺寸更小。因为这个时候每英寸点更多，像素变小。

1. 加载图片

使用下面函数读入图像

cv2.imread(img_path, read_type)

函数接受两个参数：

img_path ：图片的相对路径或者绝对路径
read_type：读取图片的类型，包括以下几个参数：

cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数；

cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像；

cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道；

示例：

import cv2# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你，但是当你使用命令 print img 时得到的结果是 None。

2. 显示图片

使用下面函数显示图像

cv2.imshow()

窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像。你可以创建多个窗口，只要你喜欢，但是必须给它们不同的名字。

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

cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。

需要指出的是它的时间尺度是毫秒级。

函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。特定的几毫秒之内，

如果按下任意键，这个函数会返回按键的 ASCII 码值，程序将会继续运行。
如果没有键盘输入，返回值为 -1，

如果我们设置这个函数的参数为 0，那它将会无限期的等待键盘输入。它也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键 a 是否被按下。

cv2.destroyAllWindows() 可以轻易删除任何我们建立的窗口。

cv2.destroyWindow() 用于删除特定的窗口，可以使用在括号内输入你想删除的窗口名。

一种特殊的情况是，你也可以先创建一个窗口，之后再加载图像。这种情况下，你可以决定窗口是否可以调整大小。使用到的函数是

cv2.namedWindow()

初始设定函数标签是 cv2.WINDOW_AUTOSIZE，但是如果你把标签改成 cv2.WINDOW_NORMAL，你就可以调整窗口大小了。当图像维度太大，或者要添加轨迹条时，调整窗口大小将会很有用。

import cv2cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 保存图片

使用下面函数保存图片

cv2.imwrite(filename, img)

第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是图像在内存中的对象。

4. 实践

import cv2img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27: # wait for ESC key to exitcv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exitcv2.imwrite('messigray.png',img)cv2.destroyAllWindows()