最近在做一些实验，需要画图和对图像进行处理，所以用到 plt 库和 cv2 的库比较多

所以做点笔记

函数介绍

1、读入图像函数

cv2.imread(filepath,flags)

参数一是想要读取图片的路径，参数二是值想要读取图片的格式

filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志
- cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，加载彩色图片，可以直接写1。
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道，可以直接写-1。

import cv2
img = cv2.imread('AD.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2、显示图像函数

cv2.imshow(wname,img)

第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小

参数1：需要载入图片的路径名，例如“C:/daima practice/opencv/mat3/mat3/image4.jpg”

参数2：加载图像的颜色类型。默认为1. 若为0则灰度返回，若为1则原图返回。

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#dv2.destroyWindow(wname)

cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

3、图片显示时长设置函数

cv2.waitKey(time)

唯一一个参数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下键,则接续等待(循环)

常见：设置waitKey(0),则表示程序会无限制的等待用户的按键事件一般在imgshow的时候，如果设置waitKey(0),代表按任意键继续

显示视频时，延迟时间需要设置为大于0的参数 delay>0时，延迟”delay”ms，在显示视频时这个函数是有用的，用于设置在显示完一帧图像后程序等待”delay”ms再显示下一帧视频；如果使用waitKey(0)则只会显示第一帧视频

import time
import cv2img = cv2.imread('AD.jpg')
cv2.imshow('图片',img)
# cv2.waitKey(1000)
cv2.waitKey(1)
# cv2.waitKey(0)
#time.sleep(1)

实际上，waitkey控制着imshow的持续时间，当imshow之后不跟waitkey时，相当于没有给imshow提供时间展示图像，所以只有一个空窗口一闪而过。添加了waitkey后，哪怕仅仅是cv2.waitkey(1),我们也能截取到一帧的图像。所以cv2.imshow后边是必须要跟cv2.waitkey的。

给一段imshow源码里的注释来印证下：This function should be followed by cv::waitKey function which displays the image for specified . milliseconds. Otherwise, it won't display the image.

非官方翻译：这个函数之后应接cv2.waitKey函数来显示指定图像。否则，它不会显示图像。
为什么要这么麻烦的设计

来自官方的解释：This function is the only method in HighGUI that can fetch and handle events, so it needs to be .

非官方翻译：这个函数是HighGUI窗口中唯一的获取和处理事件的方法，因此它必须存在。
cv2.waitKey(1000) & 0xFF == ord(‘q’) 是什么意思

先解释下字面意思：

cv2.waitKey(1000)：在1000ms内根据键盘输入返回一个值
0xFF ：一个十六进制数
ord('q') ：返回q的ascii码

0xFF是一个十六进制数，转换为二进制是11111111。waitKey返回值的范围为（0-255），刚好也是8个二进制位。那么我们将 cv2.waitKey(1) & 0xFF计算一下（不知怎么计算的可以百度位与运算）发现结果仍然是waitKey的返回值，那为何要多次一举呢？直接 cv2.waitKey(1) == ord('q')不就好了吗。

实际上在linux上使用waitkey有时会出现waitkey返回值超过了（0-255）的范围的现象。通过cv2.waitKey(1) & 0xFF运算，当waitkey返回值正常时 cv2.waitKey(1) = cv2.waitKey(1000) & 0xFF,当返回值不正常时，cv2.waitKey(1000) & 0xFF的范围仍不超过（0-255），就避免了一些奇奇怪怪的BUG。
cv2.waitkey和time.sleep的区别

肯定有人写在代码时把waitkey当sleep用过，你会发现有时waitkey并不起作用。

先来一段官方解释：The function only works if there is at least one HighGUI window created and the window is active

非官方翻译：这个函数只有在至少一个HighGUI窗口存在的情况下才会起作用。

也就是说waitkey的延时机制是有条件的，必须在它之前创造HighGUI窗口它才会起作用。而time.sleep是无条件的延时机制。

那么cv2.waitKey能不能代替time.sleep在cv2.imshow心中的地位呢？

答案很清楚：不能。

4、保存图像函数

cv2.imwrite(file，img，num)

第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3.

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

cv2.imwrite('AD.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite('AD.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

5、图片翻转操作函数

cv2.flip(img,flipcode)

第一个参数是要翻转的图像，第二个参数是控制翻转的效果

flipcode = 0：沿x轴翻转
flipcode > 0：沿y轴翻转
flipcode < 0：x,y轴同时翻转

imgflip = cv2.flip(img,1)

6、颜色空间转换函数

cv2.cvtColor(img,flag)

第一个参数是要转换颜色的图像，第二个参数是转换成什么格式的图像

# cv2.COLOR_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

#彩色图像转为灰度图像
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#灰度图像转为彩色图像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
# cv2.COLOR_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

imgcopy = img.copy()   #这个函数是图像复制

7、图像旋转，cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 函数

图像的旋转矩阵一般为：

cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：

为了构造这个矩阵，opencv提供了一个函数：

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

此函数主要用于获得图像绕着某一点的旋转矩阵，这个函数需要三个参数，旋转中心，旋转角度，旋转后图像的缩放比例。返回一个2*3矩阵，主要用于cv2.warpAffine()仿射变换。

parameters

center：旋转中心坐标，是一个元组参数(col, row)

angle：旋转角度，旋转方向，负号为逆时针，正号为顺时针

scale：旋转后图像相比原来的缩放比例，1为等比例缩放

returns

获得一个旋转矩阵

代码：

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('aier.jpg')  # 读入图像，(H, W, C)
rows,cols = img.shape[:2]     # 取前两个值（H，W）# 第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例, 生成一２＊３的矩阵center = (cols/2, rows/2)  # 以图像中心为旋转中心
angle = 90                 # 顺时针旋转90°
scale = 1                  # 等比例旋转，即旋转后尺度不变    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)print(M)'''
[[ 6.123234e-17  1.000000e+00  1.500000e+02][-1.000000e+00  6.123234e-17  6.500000e+02]]
'''

cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue)

cv2.warpAffine()函数主要是利用变换矩阵M对图像进行如旋转、仿射、平移等变换，只需要我们提供一个2*3的变换矩阵M，就可以对图像进行变换。它一般是和cv2.getRotationMatrix2D和cv.GetAffineTransform两个函数在一起使用，这两个函数是用来获取变换矩阵M,这样就不需要我们自己设置M。

cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue) → dst

参数	含义
src	输入图像，可以为单通道或彩色图像
M	变换矩阵，一般反映平移或旋转的关系，为InputArray类型的2×3变换矩阵。
dsize	输出图像的大小
dst	仿射变换后的输出图像
flags	插值方法的组合（int 类型），默认为 flags=cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值
borderMode	边界像素模式（int 类型）
borderValue	边界填充值; 默认情况下，它为0，也就是边界填充默认是黑色。

一般使用前三个参数，其中flags表示插值方式，有以下取值：

flags取值	含义
cv2.INTER_LINEAR	线性插值(默认)
cv2.INTER_NEAREST	最近邻插值
cv2.INTER_AREA	区域插值
cv2.INTER_CUBIC	三次样条插值
cv2.INTER_LANCZOS4	Lanczos插值

图像旋转的通用写法

import cv2
import random# 定义旋转函数
def ImageRotate(image):height, width = image.shape[:2]    # 输入(H,W,C)，取 H，W 的值center = (width / 2, height / 2)   # 绕图片中心进行旋转angle = random.randint(-180, 180)  # 旋转方向取（-180，180）中的随机整数值，负为逆时针，正为顺势针scale = 0.8                        # 将图像缩放为80%# 获得旋转矩阵M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)# 进行仿射变换，边界填充为255，即白色，默认为0，即黑色image_rotation = cv2.warpAffine(src=image, M=M, dsize=(height, width), borderValue=(255, 255, 255))return image_rotation

实例

# opencv实现图像旋转实例
import cv2
import random
import matplotlib.pylab as plt# 定义旋转函数
def ImageRotate(image):height, width = image.shape[:2]    # 输入(H,W,C)，取 H，W 的zhicenter = (width / 2, height / 2)   # 绕图片中心进行旋转angle = random.randint(-180, 180)  # 旋转方向取（-180，180）中的随机整数值，负为逆时针，正为顺势针scale = 0.8                        # 将图像缩放为80%# 获得旋转矩阵M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)# 进行仿射变换，边界填充为255，即白色，默认为黑色image_rotation = cv2.warpAffine(src=image, M=M, dsize=(height, width), borderValue=(255, 255, 255))return image_rotationimage = cv2.imread('../DAVIS-2016/JPEGImages/1080p/blackswan/00004.jpg')
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image_rotation = ImageRotate(image)plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(image_rotation)
plt.show()

result：

顺时针

逆时针

图片旋转过后变换图片的大小

代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File  : 图片合成.py
# @Author: 0moyi0
# @Date  : 2021/10/30import cv2
import mathdef rotate_bound(image, angle):# (h, w) = image.shape[:2](h, w) = image.shape(cX, cY) = (w // 2, h // 2)# 计算变换矩阵，参数一次表示(旋转中心，旋转角度，缩放因子)，其中旋转角度正为逆时针M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)print(M)# 为了使旋转后的图片完全显示，所以需要调整输出图片的大小nH = int(abs(h * math.cos(math.radians(angle))) + abs(w * math.sin(math.radians(angle))))nW = int(abs(h * math.sin(math.radians(angle))) + abs(w * math.cos(math.radians(angle))))# 调整旋转矩阵以考虑旋转M[0, 2] += (nW / 2) - cXM[1, 2] += (nH / 2) - cY# 计算旋转后的图片并输出return cv2.warpAffine(image, M, (nW, nH))if __name__ == '__main__':# 读取并显示原图img = cv2.imread('img140.png', 0)'''使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道'''print(img.shape)cv2.imshow('origin', img)cv2.waitKey()# 计算并输出旋转后的图片img = rotate_bound(img, 15)print(img.shape)cv2.imshow('rote', img)cv2.waitKey()

旋转前原图

旋转15度后

参考博客

模块cv2的用法 - 陨落&新生 - 博客园
Opencv：图像旋转，cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 函数_宁静致远*的博客-CSDN博客

旋转变换，变换后改变图片大小_Diana_Z的博客-CSDN博客
cv2.waitKey的入门级理解_山上有强强的博客-CSDN博客_cv2.waitkey

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