图像数据分析之一：读写

2022-05-31 04:09| 来源: 网络整理| 查看: 265

１、OpenCV 简介与导入

视觉.jpg

计算机视觉分为三个基本步骤： 1.获取图像可以通过视频，照片或3D技术实时获取甚至大集合的图像进行分析。 2.处理图像深度学习模型会自动执行此过程的大部分过程，但是通常会先向模型提供数千张标记或预先识别的图像，然后对模型进行训练。 3.了解图像最后一步是解释性步骤，在此步骤中对对象进行识别或分类。

OpenCV 简介

OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，作为开源库，拥有丰富的常用图像处理数据库。其支持多语言、跨平台，功能强大

采用Ｃ／Ｃ++　语言编写，可以在Linux, Windows, Mac操作系统上运行，能够快速地实现图像处理和识别的任务。

物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动追踪等

OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。

OpenCV-Python Tutorials是官方提供的文档，其内容全面、简单易懂，使得初学者能够快速上手使用。

Python中OpenCV的安装与导入

安装OpenCV的方式很简单，按常规的模块安装方法运行安装命令即可。安装命令和模块导入的常规格式如下：

pip install opencv - python import cv2 as cv 2、cv2图像处理基础目标学习如何读取图像，如何显示图像以及如何将其保存回去学习以下功能：cv.imread()，cv.imshow()，cv.imwrite() 学习如何使用Matplotlib显示图像使用OpenCV cv2的基本方法和属性方法参数说明 cv2.imread(文件名，属性) 读入图像，属性值：IMREAD_color(彩色),_grayscale（灰度） cv2.imshow(窗口名，图像文件) 显示图像，彩色图像是BGR模式，使用matplotlib显示需要转换为RGB模式 cv2.imwrite(文件名，imgdata) 保存图像 cv2.waitKey() 键盘绑定函数，参数 =0：显示窗口直到键盘上键入一个值止，返回按键的ASCII码，参数>0,设置显示时间单位为毫秒，超过该指定时间返回-1 cv2.destroyAllWindows() 关闭所有的图像窗口读取图像

使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。

第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像 cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道

注意除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。

import numpy as np import cv2 as cv ＃加载彩色灰度图像 img = cv.imread('当前文件夹\lena.jpg'，0)

警告: 即使图像路径错误，它也不会引发任何错误，但是print img会给出None

显示图像

使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。

第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。你可以根据需要创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。

cv.imshow('image'，img） cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

cv.destroyAllWindows()只会关闭我们创建的所有窗口。如果要关闭任何特定的窗口，请使用函数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

写入图像

使用函数cv.imwrite()保存图像。

第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。

cv.imwrite('lena.png'，img)

这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。

总结

在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按s保存图像并退出，或者按ESC键直接退出而不保存。

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread("images\lena.jpg",cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Lean',img) k = cv.waitKey() if k == 27: cv.destroyAllWindows() else: cv.imwrite('image\newLena.jpg',img) cv.destroyAllWindows()

警告: 如果使用的是64位计算机，则必须k = cv.waitKey(0)按如下所示修改行：k = cv.waitKey(0) & 0xFF

图像大小显示

print(img.shape) print(img.size) 使用Matplotlib

使用Matplotlib缩放图像，保存图像等。

import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('messi5.jpg',0) plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏 x 轴和 y 轴上的刻度值 plt.show()

警告: OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。但是Matplotlib以RGB模式显示。因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。

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