OpenCV学习笔记（三）——对于图片的基本操作

读取图片和显示图片

显示图片的大小

将图像设置为灰度图

将图片重新写回指定的地址

显示图片的尺寸

获取图片的类型

读取图片和显示图片

在OpenCV使用cv2.imread()来读取图片，例如，在D盘的Photo的文件夹中有一张图片名称为1的jpeg的图片（图片为演示所用，如有侵权可删除）：

可以看到这是一张动物图片，下面使用OpenCV对于这张图进行读取：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#import表示导入包img=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg') #读取D盘中Photo中的为1的jpeg图片

在上面imread()函数中在决定路径加一个r，是为了解决转义的问题。

在上面的代码中，读取的是决定地址，如果用户需要读取相对地址可以不需要写所在问的文件夹，例如：

img=cv2.imread(r'test.jpg')

这是读取程序所在文件夹中名叫test的jpg图片。

我们可以直接输出img输出：

img

输出结果为下图内容：

、

那么如何将结果以图像的形式给表示出来呢？下面就以为下面的代码形式来输出结果：

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注：函数解释——waitKey()

上面函数中，OpenCV中waitKey()函数的作用是等待用户按下键盘上的某个键，然后返回该键的ASCII码。如果用户没有按下任何键，那么函数将一直等待，直到用户按下一个键为止。如果是waitKey(0)的话，表示程序会进入无限循环，直到用户按下任意键为止。

而如果是waitKey（1000）的话，表示用户在10秒之后，如果用户没用按下任意键，那么该窗口会自动消失。其中waitKey()函数里的数值是以毫秒为量级的，waitKey(1000)表示等待10秒，waitKey(10000)表示等待100秒。

输出的结果如下所示：

代码执行之后，会单独弹出一个窗口来加载图片（在写代码的时候需要注意的是之后是在浏览器背后弹出的）

同时也可以单独写一个函数来显示图片的内容，当我们再写一些较大的程序的时候可以直接调用。函数为：

def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

显示图片的大小

在OpenCV中，使用img.shape可以获得图片的行数、列数和通道数。

img.shape

运行结果如下所示：

(500, 500, 3)

注：OpenCV中shape属性可以返回一个元组，其中分别是行数、列数和组数，其中如果是一个彩色图像的话，那么会有三个通道（红、绿、蓝），如果是一个灰色图像的话，那么只有一个通道。

将图像设置为灰度图

在OpenCV中将彩色图片转换为灰色图片，只需要在cv2.imread()中第二个参数设置为cv2.IMREAD_GRAYSCALE即可，例如：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image_gray',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#本程序是读取Photo中图片1，并且将图片由彩色转换为灰色

运行结果如下所示：

另外一种将彩色图片转换为灰色图片的方式还有将cv2.imread()第二个参数设置为0，运行结果相同，即：

img=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

将图片重新写回指定的地址

在OpenCV中使用cv2.imwrite()将图片重新写回指定地址中，例如将上面的所得到的灰色重新写回文件夹：

cv2.imwrite(r'D:\Photo\2.png',img)

同读取图片相同，当要写入图片到绝对位置的时候，同样需要对决定位置前加上r。当执行后，运行结果在Notebook上显示为：True。再到文件夹中可以看到：

可以看到灰色图片成功写入文件夹中。

显示图片的尺寸

在OpenCV中通常用size属性来表示图像的尺寸，例如将上述的图片查看图片的尺寸：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg1=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg')
img2=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img3=cv2.imread(r'D:\Photo\2.png')
print(img1.size)
print(img2.size)
print(img3.size)
#注在实际的文件夹中，1.jpeg是彩色图片，而2.png是黑白图片

运行结果如下所示：

750000
250000
750000

通过上面的运行结果可以看到，由于该图片的行数和列数均为500，得到750000的原因显然是500*500*3=750000，得到250000显然是500*500*1=250000。因此在读取图片时若没有将图片转换为灰色图片（即设置cv2.IMREAD_GRAYSCALE），那么尺寸大小为行数*列数*3（即使图片本身是灰色图片没有设置通道数也为3）；若读取图片将图片转换为灰色图片，则通道数为1。