1.圖片加載、顯示和保存
import cv2 # 生成圖片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色圖片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原圖 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色圖片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待圖片的關閉 cv2.waitKey() # 保存灰色圖片 cv2.imwrite("Copy.jpg", imgGrey)
2.圖像顯示窗口創建與銷毀
cv2.namedWindow(窗口名，屬性) 創建一個窗口
屬性—指定窗口大小模式：
cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根據圖像大小自動創建大小
cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可調整
cv2.destoryAllWindows(窗口名) 刪除任何建立的窗口
import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") cv2.namedWindow("img", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
3.圖片寬、高、通道數獲取
img.shape 返回圖像高（圖像矩陣的行數）、寬（圖像矩陣的列數）和通道數3個屬性組成的元組，若圖像是非彩色圖，則只返回高和寬組成的元組。
import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) sp1 = img.shape sp2 = imgGrey.shape print(sp1) print(sp2)
# ======輸出=======
#(1200, 1920, 3)
#(1200, 1920)
4.圖像像素數目和圖像數據類型的獲取
圖像矩陣img的size屬性和dtype分別對應圖像的像素總數目和圖像數據類型。一般情況下，圖像的數據類型是uint8。
import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") imgSize = img.size print(imgSize) ty = img.dtype print(ty)
#======輸出========
#6912000
#uint8
5 生成指定大小的空圖像
生成指定大小的空圖像
import cv2 import numpy as np img = 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. 訪問和操作圖像像素
OpenCV中圖像矩陣的順序是B、G、R。可以直接通過坐標位置訪問和操作圖像像素。
import cv2 img = cv2.imread("01.jpg") numb = img[50,100] print numb img[50,100] = (0,0,255) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey()
分開訪問圖像某一通道像素值也炒雞方便：
import cv2 img = cv2.imread("01.jpg") img[0:100,100:200,0] = 255 img[100:200,200:300,1] = 255 img[200:300,300:400,2] = 255 cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey()
嗯，不得不說Python是一個很神奇的存在。
Python中，更改圖像某一矩形區域的像素值也很方便：
import cv2 img = cv2.imread("01.jpg") img[0:50,1:100] = (0,0,255) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey()
7. 圖像三通道分離和合並
分離圖像通道可以使用cv2中的split函數，合並使用merge函數。
import cv2 img = 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. 在圖像上輸出文字
使用putText函數在圖片上輸出文字，函數原型：
putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness=None, lineType=None, bottomLeftOrigin=None)
- img： 圖像
- text：要輸出的文本
- org： 文字的起點坐標
- fontFace： 字體
- fontScale： 字體大小
- color： 字體顏色
- thickness： 字圖加粗
import cv2 img = 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. 圖像縮放
縮放使用cv2.resize()函數，resize函數里的size第一個是寬（列），第二個是高（行）。
import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") cv2.imshow("img", img) imgg = cv2.resize(img, (200, 100)) cv2.imshow("imgg", imgg) cv2.waitKey()
10.圖片灰化處理
# from matplotlib import pyplot as plt # import cv2 # from pylab import * # # # 添加中文字體支持 # from matplotlib.font_manager import FontProperties # font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc",size = 14) # # # 載入圖像 # im = cv2.imread('1.jpg') # # 顯示原始圖像 # fig = plt.figure() # subplot(121) # plt.gray() # im2 = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB) #OpenCV采用BGR排列順序,需要轉換一下. # imshow(im2) # title(u'彩色圖', fontproperties= font) # axis('off') # # 顯示灰度化圖像 # # 顏色空間轉換 # gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # plt.subplot(122) # plt.gray() # imshow(gray) # title(u'灰度圖', fontproperties= font) # axis('off') # show()
轉換后的結果
11.在python3 下使用OpenCV抓取攝像頭圖像提取藍色
import cv2 import numpy as np cap = 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) #藍色掩模 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()
以下是從wangyblzu博客截下來的HSV顏色分量范圍
https://www.cnblogs.com/wangyblzu/p/5710715.html
三張結果圖