python储存与读取图片_Python下opencv使用笔记(一)(图像简单读取、显示与储存)...
写在之前
从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西。感觉python确实是一个简单优美、easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大。能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛。
在科学计算、数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab。感觉matlab也是一个语言优美、简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算、数据处理上真是,matlab中很多科学计算的东西在python中基本上都有相应的库包包括进去,比方numpy,matplotlib等等,这些都是强大而又适用的。可是要说不同。那就是应用层面的了。matlab是一个商业性质的软件,正版软件也是异常的贵,个人感觉属于研究性领域的用的较多,在工作后好像一般都不怎么用这个(可能比較贵的缘故)。可是总的来说matlab相同在计算领域是强大无比的。
Opencv是一个开源的计算机视觉库,从開始研究图像方面,并没有真正接触过它,使用的都是matlab带的图像处理库,如今看来他们非常多函数也是那么的神似。可是opencv毕竟是一个专业性的库包,里面的很多函数matlab并没有,并且从其使用面及推广程度上看,opencv确实也是那么强大。
所以在图像领域了解opencv(不管是python版本号的还是C++版本号的)都是必要的,可是对于简单适用的学习者来说。了解了解python版的就足够了。
(一)关于python
首先关于python想说的是。单纯的官网下载的python并不大,是一个最初的python。进行一些简单的操作时能够的。可是当你进行复杂一点的时候,就须要很多第三方的安装包。比方numpy等等,这些库安装进去说起来也不是非常复杂,网上有非常多教程,可是当很多的包安装的时候,有的库包并没有你的电脑的版本号,等等还有很多因素导致你的库包安装不进去,想想还是挺麻烦的。我自己以前就是安装各种包快要崩溃了。最后索性找到了一个集成的软件,就是把经常使用的包都加进去了的python,软件是Ipython。是一个集成的科学计算软件。里面集成了很多包,并且是一个神似matlab的软件,有调试,測试。观看变量数值等等很多相同的地方,所以假设你是想研究这样面而又苦恼安装包的话,就下载个这个安装起来吧。
(二)Python下的opencv使用
本系列博客的重点是记录python下学习opencv的方法、笔记与一些想法。关于这样的类型主题。csdn上也有非常多,也有非常专业的,首推的就是以下这个博主写的一个PDF文件,确实是好东西(大感博主无私):
http://bbs.csdn.net/topics/390837851
http://pan.baidu.com/s/1jG62bhO
再有就是以下这个博主系列的博客,非常的好,能够学习:
http://blog.csdn.net/sunny2038/article/category/904451
在众多资料下,简单记录下自己的学习笔记。
(三)从头開始–读取图像
关于python下使用opencv读取图像。
首先须要导入opencv包,上面说的那个Ipython并没有opencv包,所以想使用的请先正确导入opencv包再说。至于怎么导入,先下载个opencv包,里面有关于python的opencv包,把这个想办法导进去进行了(非常easy,百度下。略过吧)。
关于Ipython的执行界面,我的是这样的(名字变成spyder了):
在读取图像之前,你得把你的做实验的图像事先放到工作文件夹下才行。读取函数是cv2.imread(),关于函数说明:
cv2.imread(‘图像名称’。’可选參数’)
可选參数决定读入图像的模式:
0:读入的为灰度图像(即使图像为彩色的)
1:读入的图像为彩色的(默认);
注意的是:即使图像在工作空间不存在,这个函数也不会报错,仅仅只是读入的结果为none。好了。读入一个图像就是这样的:
import cv2
img = cv2.imread(‘flower.jpg’)
当你的import cv2执行后没有错误了,那么就导入成功了。
(四)储存图像
储存图像函数:cv2.imwrite(‘保存的图像名’,图像,‘參数’)
正常的图像储存使用就是cv2.imwrite(‘保存的图像名’。图像)。后面一个參数默认。保存的图像名还得带类型,比方jpg,bmp等等,OpenCV眼下支持读取bmp、jpg、png、tiff等经常使用格式。第三个參数较复杂,还得分是jpg、bmp等等图像的类型不同而不同,事实上就是决定了图像储存大小,清晰度的,默认的就非常好。想细究的能够看以下。这个里面有部分介绍:
(五)图像显示
Opencv自带显示图像函数。可是较为复杂并且个人感觉不稳定。这里在介绍一种显示方法,就是使用库包matplotlib(这个库包Ipython自带)来显示图像。
首先是opencv自带函数显示,一般要显示一个图像。在图像有了之后,然后直接以下函数一起组合使用:
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
函数cv2.imshow的第一个參数是名字,第二个是要显示的图。然而为了让图像在显示屏上停留才有了以下两句话一起使用。因为系统(32位与64位)的不一样,有的时候会出现显示不出来,个人感觉opencv本身c语言写的。存在着系统上的差异,并且这样的显示方法无法保存图像、调整图像大小等等,这里介绍还有一种经常使用且强大的显示图像方法,使用matplotlib库包中的pyplot子包来显示,这样的显示方法不但稳定。还能够调整大小、保存显示的图像等等。那么一般它的用法例如以下:
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('good.jpg',0);#打开为灰度图像
plt.imshow(img, 'gray') #必须规定为显示的为什么图像
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标线
plt.show() #显示出来。不要也能够,可是一般都要了
以下是显示的上述图,能够看到会在一个新的界面显示出来:
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