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OpenCV | 图像的显示与存储

卢旺  收录于  类别 图像处理 和 系列 opencv
     约 2572 字   预计阅读 6 分钟 

一、python-opencv的安装

方法一：使用pip命令

  • opencv依赖于Numpy和wheel两个包，需要提前安装
  • 若下载很慢可以使用 -i 设置使用清华源镜像
  • opencv-python为基础包，opencv-contrib-python则包含额外的模块
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pip install wheel
pip install numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python

方法二：去官网下载安装包，后手动安装

下载链接： https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/

二、图像的读取、显示与保存

​ 使用函数 cv2.imread() 读入图像，该函数包含两个参数

/image/CSDN-20200223121923591.png

  • 第一个参数以字符串形式提供图像的路径，可以是相对该程序的相对路径，或绝对路径

  • 第二个参数表示如何读取这幅图片，如下为常用的flag

    • cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度模式图像，也可以用0表示
    • cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像（不包含透明度），也可以用1表示，为空缺时的默认参数
    • cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并包括图像的alpha通道

    注意： OpenCV 也不会提醒你路径是否错的，但是使用命令print img时得到的结果为None

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# 引包
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入图像
img = cv2.imread('image/01.png',0)

方法一：使用Matplotlib显示图像

​ Matplotib是python的一个绘图库，其中包含各种各样的绘图方法，可以借助Matplotib编排、显示图像

​ 这里使用plt.imshow()的方法来显示图像，

  • 该方法忽略了原图像的尺寸，其大小可以通过plt.figure(figsize=(width, height))手动设置

  • 对于强制缩放的图像可以使用interpolation = 'bicubic'参数调整插值的方法以确保图像清晰

  • 对于彩色图像，由于opencv的读取是按照BGR的顺序读入并存放数据，但matplotlib则以RGB的顺序显示，因而需要在显示时手动修改顺序，即plt.imshow(img[,,::-1])

    /image/CSDN-20200223122210169.png

  • 对于灰度图片，需要手动添加cmap=gray（0为黑色，255为白色）

  • 默认显示图片含有坐标轴标签，使用plt.xticks([])和plt.yticks([])取消

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import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image/01.jpg',1)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

方法二：使用opencv内置引擎

​ 使用函数 cv2.imshow() 显示图像，返回结果为一个自动调整为图像大小的窗体

  • 第一个参数是窗口的名字，多个窗口需给定不同的名字

  • 第二个参数是需要展示的图像

  • 该结果需要配合cv2.waitKey(0)和cv2.destroyAllWindows()命令使窗口暂时停留

  • 在服务器端没有安装X Serve，因而图片使用cv2.imshow(img)无法直接调用图形界面显示，可以直接使用Matplotlib来返回显示结果

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img = cv2.imread('image/01.png',0)
cv2.show('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

​ 使用cv2.imwrite()方法保存图像，其第一个参数为保存文件的路径和命名（包括后缀和格式），第二个参数为需要保存的图像

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cv2.imwrite('image/01.png',img)

三、颜色空间的转换与通道的拆合

颜色空间，是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明的方式，常用的颜色空间有RGB、CMYK、HSV、EG

  • RGB 颜色空间为加法混色，常用于彩色显示器上，图像包含3个通道（RGB），一个像素包含3个值，值的取值范围为[0, 255]

    /image/CSDN-20200223122255174.jpg

  • CMYK颜色空间为减法混色，常用在印刷时，其数值越加越黑，每种颜色包含4个参数（ 青色Cyan，洋红色Magenta，黄色Yellow，黑色Black）

  • HSV颜色空间依据人类视觉概念，由3个要素组成（H/Hue：色调，颜色种类、S/Saturation：饱和度、V/Value：明度，颜色明亮度），一个像素有3个值，构成了一个圆锥形的空间

/image/CSDN-20200223122331232.png

  • CIE-XYZ颜色空间是人类颜色视觉的直接测定的颜色系统

​ opencv提供了 超过150中进行颜色空间转换的方法 ， 使用cv2.cvtColor(input_image ，flag)函数来进行转换，其中 flag就是转换类型 ，多使用如下两种flag：

  • 对于BGR←→Gray的转换，可以使用cv2.COLOR_BGR2GRAY和COLOR_GRAY2RGB
  • 对于BGR←→HSV的转换，我们用的flag就是cv2.COLOR_BGR2HSV和COLOR_HSV2BGR

​ 官网教程额外提醒了， 不同的软件使用的值可能不同，所以当需要拿OpenCV的HSV值与其他软件的HSV值进行对比时，一定要记得归一化！

​ 可以通过如下代码查看opencv所提供的全部与颜色转换相关的 flag：

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import cv2
flags=[i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(flags)

​ 当然，这里的转化也可以手工操作，如RGB图像灰度化的常用公式为$ Gray=R0.3+G0.59+B*0.11$

  • RGB三通道图以三维矩阵的形式存储，其shape为[width，height，channel]，注意channel的顺序为B、G、R

  • 灰度单通道图以二位矩阵的形式存储，其shape为[width，height]

    可以通过img.shape参数查看图片的大小和通道数量（元组），img.size获知像素的个数，img.dtype每个像素的获知数据类型，即位深（一般为8位uint8，即2^8范围内）

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import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('image/01.png')
print(img.shape)
print(img.size, img.dtype)

​ 因而，可以直接使用Numpy结合下标访问或修改一张图片的某一像素值，甚至可以通过切片得到某一区域的图像

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# 访问100，100位置处的颜色
px = img[100,100]
print(px)
>> [175 175 175]
# 访问100，100位置处B通道的值
blue = img[100,100,0]
print(blue)
>> 175
# 将100，100位置处的颜色修改为白色
img[100,100]=[255,255,255]
print(img[100,100])
>> [255 255 255]

​ 如下操作是通过切片将图像上的区域复制到另一个位置上

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import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img=cv2.imread('image/01.jpg')
plt.figure(figsize=(14,5))
plt.subplot(121), plt.imshow(img[:,:,::-1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])

hat=img[0:150,120:230]
img[0:150,300:410]=hat
plt.subplot(122), plt.imshow(img[:,:,::-1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

/image/CSDN-20200223122608123.png

​ 有时我们需要对BGR三个通道分别进行操作，需要将其拆分成单个通道，有两种方法可以实现该目的

  • 一种是利用Numpy的索引b = img[:,:,:,0]
  • 一种是利用b,g,r = cv1.split(img)

​ 相应的，也可以使用cv2.merge([b,g,r])将三层通道合并

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import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
fig=plt.figure(figsize=(15,5),dpi=80)
img=cv2.imread('image/01.jpg')

# 方法一（0--b, 1--g, 2--r）（imshow展示b通道）
plt.subplot(131);plt.imshow(img[:,:,0], cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 方法二（展示g，r通道）
b,g,r=cv2.split(img)
plt.subplot(132);plt.imshow(g, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133);plt.imshow(r, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

/image/CSDN-20200223122635217.png

提示：cv2.split() 是一个比较耗时的操作，若非必要尽可能使用Numpy 索引完成对图像的操作！

2020年2月23日 本性之初

更新于 2020-02-23
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