『OpenCV3』简单图片处理

cv2和numpy深度契合，其图片读入后就是numpy.array，只不过dtype比较不常用而已，支持全部数组方法

数组既图片

import numpy as np
import cv2
img = np.zeros((3, 3), dtype=np.uint8)  # numpy数组使用np.uint8编码就是cv2图片格式
print(img, '
', img.shape, '
')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 单通道转化BGR格式3通道
print(img, '
', img.shape)

 [[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]
 (3, 3)

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]]
 (3, 3, 3)

 读写图片文件

image = cv2.imread('img1.jpg')   # 读文件
cv2.imwrite('img1.png', image)   # 写文件
print(image.shape)

 (2716, 1920, 3)

灰度模式读取

grayImage = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取为灰度模式
cv2.imwrite('img2_gray.png', grayImage)

 True

数组or图片属性查询

img = cv2.imread('img1.jpg')  # 图片属性查询
print(img[0, 0])
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

 [18 18 18]
(2716, 1920, 3)
15644160
uint8

其他演示

cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BAYER_BG2BGR)

img.item(0,0)

img.itemset((0,0),0)

cv2.imshow('my image',img) 

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np

# array数组生成
img = np.zeros((3,3),dtype=np.uint8)
print img.shape

# array数组转化为BGR模式
# 我也不懂为什么不用RGB而用BGR这么蹩脚的用法
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BAYER_BG2BGR)
print img.shape

# 读取图片，左上像素点改写为蓝色，保存
img = cv2.imread('beauti.jpeg')
img[0][0] = [255,0,0]
cv2.imwrite('MyPic.png',img)

# 丢失颜色信息，左上像素点改写为黑色，保存
img = cv2.imread('beauti.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print img.shape
img[0][0] = 0
cv2.imwrite('MyPic-gray.png',img)

# 使用array.item和array.itemset优雅的重写上面代码
img = cv2.imread('beauti.jpeg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print img.shape
#img[0][0] = 0
print img.item(0,0)
img.itemset((0,0),0)
cv2.imwrite('MyPic-gray.png',img)

# 去掉绿色通道
img = cv2.imread('beauti.jpeg')
img[:,:,1] = 0
cv2.imwrite('no_green.png',img)
print img.shape,img.size,img.dtype

img = cv2.imread('beauti.jpeg')
# 显示图片，必须输入两个参数
cv2.imshow('my image',img)
# 窗口展示时间
cv2.waitKey()
# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()