1.图片加载、显示和保存

import cv2
# 生成图片
img = cv2.imread("1.jpg")
# 生成灰色图片
imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0)
#  展示原图
cv2.imshow("img", img)
#  展示灰色图片
cv2.imshow("imgGrey", imgGrey)
#  等待图片的关闭
cv2.waitKey()
# 保存灰色图片
cv2.imwrite("Copy.jpg", imgGrey)

2.图像显示窗口创建与销毁

cv2.namedWindow(窗口名，属性) 创建一个窗口

属性—指定窗口大小模式：

cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根据图像大小自动创建大小
cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可调整
cv2.destoryAllWindows(窗口名) 删除任何建立的窗口

import cv2img = cv2.imread("1.jpg")cv2.namedWindow("img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

3.图片宽、高、通道数获取

img.shape 返回图像高（图像矩阵的行数）、宽（图像矩阵的列数）和通道数3个属性组成的元组，若图像是非彩色图，则只返回高和宽组成的元组。

import cv2img = cv2.imread("1.jpg")
imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0)sp1 = img.shape
sp2 = imgGrey.shapeprint(sp1)
print(sp2)
# ======输出=======
#(1200, 1920, 3)
#(1200, 1920)

4.图像像素数目和图像数据类型的获取

图像矩阵img的size属性和dtype分别对应图像的像素总数目和图像数据类型。一般情况下，图像的数据类型是uint8。

import cv2img = cv2.imread("1.jpg")imgSize = img.size
print(imgSize)ty = img.dtype
print(ty)
#======输出========
#6912000
#uint8

5 生成指定大小的空图像

生成指定大小的空图像

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("1.jpg")
imgZero = np.zeros(img.shape, np.uint8)imgFix = np.zeros((300, 500, 3), np.uint8)
# imgFix = np.zeros((300,500),np.uint8)cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("imgZero", imgZero)
cv2.imshow("imgFix", imgFix)
cv2.waitKey()

6. 访问和操作图像像素

OpenCV中图像矩阵的顺序是B、G、R。可以直接通过坐标位置访问和操作图像像素。

import cv2img = cv2.imread("01.jpg")numb = img[50,100]
print numbimg[50,100] = (0,0,255)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()

分开访问图像某一通道像素值也炒鸡方便：

import cv2img = cv2.imread("01.jpg")img[0:100,100:200,0] = 255
img[100:200,200:300,1] = 255
img[200:300,300:400,2] = 255cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()

嗯，不得不说Python是一个很神奇的存在。

Python中，更改图像某一矩形区域的像素值也很方便：

import cv2img = cv2.imread("01.jpg")img[0:50,1:100] = (0,0,255)cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()

7. 图像三通道分离和合并

分离图像通道可以使用cv2中的split函数，合并使用merge函数。

import cv2img = cv2.imread("01.jpg")b , g , r = cv2.split(img)# b = cv2.split(img)[0]
# g = cv2.split(img)[1]
# r = cv2.split(img)[2]merged = cv2.merge([b,g,r])cv2.imshow("Blue",b)
cv2.imshow("Green",g)
cv2.imshow("Red",r)cv2.imshow("Merged",merged)
cv2.waitKey()

8. 在图像上输出文字

使用putText函数在图片上输出文字，函数原型：
putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness=None, lineType=None, bottomLeftOrigin=None)

1. img：图像
2. text：要输出的文本
3. org：文字的起点坐标
4. fontFace：字体
5. fontScale：字体大小
6. color：字体颜色
7. thickness：字图加粗

import cv2img = cv2.imread("01.jpg")cv2.putText(img,"Print some text to img",(100,100),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,0,255))cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()

9. 图像缩放

缩放使用cv2.resize()函数，resize函数里的size第一个是宽（列），第二个是高（行）。

import cv2img = cv2.imread("1.jpg")
cv2.imshow("img", img)imgg = cv2.resize(img, (200, 100))cv2.imshow("imgg", imgg)cv2.waitKey()

10.图片灰化处理

# from matplotlib import pyplot as plt
# import cv2
# from pylab import *
#
# # 添加中文字体支持
# from matplotlib.font_manager import FontProperties
# font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc",size = 14)
#
# # 载入图像
# im = cv2.imread('1.jpg')
# # 显示原始图像
# fig = plt.figure()
# subplot(121)
# plt.gray()
# im2 = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB) #OpenCV采用BGR排列顺序,需要转换一下.
# imshow(im2)
# title(u'彩色图', fontproperties= font)
# axis('off')
# # 显示灰度化图像
# # 颜色空间转换
# gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# plt.subplot(122)
# plt.gray()
# imshow(gray)
# title(u'灰度图', fontproperties= font)
# axis('off')
# show()

转换后的结果

11.在python3 下使用OpenCV抓取摄像头图像提取蓝色

import cv2
import numpy as npcap  = cv2.VideoCapture(0)
for i in range(0, 19):print(cap.get(i))
while(1):ret, frame = cap.read()hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_blue = np.array([100, 47, 47])upper_blue = np.array([124, 255,255])mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #蓝色掩模res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = mask)cv2.imshow(u"Capture", frame)cv2.imshow(u"mask", mask)cv2.imshow(u"res", res)key = cv2.waitKey(1)if key & 0xff == ord('q') or key == 27:print(frame.shape,ret)break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以下是从wangyblzu博客截下来的HSV颜色分量范围

https://www.cnblogs.com/wangyblzu/p/5710715.html

三张结果图

转载地址:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/78817660

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