python--openCV--圖像處理

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圖像處理：

import cv2    #導入opencv庫
import numpy as np

img = cv2.imread("ma.jpg")  #讀取一張圖片，地址不能帶中文
"""
第二個參數，取值可為：
cv2.IMREAD_COLOR=1：默認參數，讀入一副彩色圖片，忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0：讀入灰度圖片
cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1：讀入完整圖片，包括alpha通道(png有，jpg無）
"""

img1 = cv2.imread("ma.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.namedWindow("new window")  #創建一個窗口，中文顯示會出亂碼
    #參數 窗口標題

cv2.imshow("new window", img1)   #顯示圖片
    #參數1：窗口標題--不能是Pyqt的窗口;如果找不到參數1的窗口就新建一個
    #imread讀入的圖像

cv2.imshow("new", img)

print(img.shape)    #輸出：(452, 400, 3) 高像素(行數)，寬像素(列數)，通道數(一個像素有三個通道RGB)
# 灰度圖由於沒有顏色通道，使用shape屬性返回的是（圖像的高度，圖像的寬度）。

print(img.size)   # 542400  總通道數=高* 寬* 通道數
print(img.dtype)# uint8  3個通道每個通道占的位數（8位，一個字節）
#print(img)  #輸出每個像素點的參數（ B , G , R )
#print(np.array(img)) #輸出每個像素點的參數（ B , G , R )
print(cv2.mean(img))   #獲取圖片 B G R 各個均值
#(210.87173119469026, 222.68342920353982, 228.77969579646017, 0.0)
#而pixel mean的話，其實是圖片的所有R通道像素，求了均值，G,B通道類似，所以求出來就是三個數值（R_mean,G_mean,B_mean）

print(cv2.meanStdDev(img))  #獲取均值和方差，可用均值方差都為零判斷圖片無效
#(array([[210.87173119],[222.6834292 ],[228.7796958 ]]), array([[67.49584092],[54.39694368],[46.32777341]]))
#array([[210.87173119],[222.6834292 ],[228.7796958 ]])  是B G R 各個均值
#array([[67.49584092],[54.39694368],[46.32777341]])  是方差
#方差的概念：https://wenku.baidu.com/view/474731e31b37f111f18583d049649b6648d709d4.html

img2=img.copy()  #復制圖片
cv2.imshow("fuzi", img2)


cv2.waitKey(5000)  #窗口等待任意鍵盤按鍵輸入,0為一直等待,其他數字為毫秒數

cv2.destroyAllWindows()   #銷毀窗口，退出程序

cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)  #創建窗口--方式一
#cv2.namedWindow('image',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)  #創建窗口--方式二
#cv2.WINDOW_NORMAL  窗口大小可以改變
#cv2.WINDOW_AUTOSIZE   窗口大小不可以改變
#cv2.WINDOW_FREERATIO  窗口大小自適應比例
#cv2.WINDOW_KEEPRATIO  窗口大小保持比例
#cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED  顯示色彩變成暗色

cv2.imwrite("2.jpg",img)     # 存儲圖片

參數1 文件名

參數2 圖片(圖片矩陣數據)

參數3 可選參數，可以指定使用特定格式編碼保存的參數，一般情況下我們很少用到

 

img = 255*np.ones((240,480,3),np.uint8)  #自定義一張彩色圖像
#240 高；480 寬；3 通道數

 

 

img = 255*np.ones((240,480,3),np.uint8)  #自定義一張彩色圖像
#240 高；480 寬；3 通道數