二、基础运用
1、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。
参数：
第一个参数是图像路径。
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('test.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。
2、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.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等。
注意：除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图像。
cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。
注意：
在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能cv.namedWindow()完成的。默认情况下，该标志为cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。
cv.namedWindow('image'，cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image'，img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
3、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('messigray.png'，img)
#这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。
小结
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 numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27: # 等待ESC退出
cv.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 等待关键字，保存和退出
cv.imwrite('messigray.png',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
4、访问图像
（1）访问图像像素值
先加载彩色图像
>>> import numpy as np
>>> import cv2 as cv
>>> img = cv.imread('test.jpg')
你可以通过行和列坐标来访问像素值。对于 BGR 图像，它返回一个由蓝色、绿色和红色值组成的数组。对于灰度图像，只返回相应的灰度。
>>> px = img[100,100] >>> print( px ) [157 166 200] # 仅访问蓝色像素 >>> blue = img[100,100,0] >>> print( blue ) 157
你可以用相同的方式修改像素值。
>>> img[100,100] = [255,255,255] >>> print( img[100,100] ) [255 255 255]
警告: Numpy是用于快速数组计算的优化库。因此，简单地访问每个像素值并对其进行修改将非常缓慢，因此不建议使用。
注意:
上面的方法通常用于选择数组的区域，例如前5行和后3列。对于单个像素访问，Numpy数组方法array.item()和array.itemset())被认为更好，但是它们始终返回标量。如果要访问所有B，G，R值，则需要分别调用所有的array.item()。
更好的像素访问和编辑方法：
# 访问 RED 值 >>> img.item(10,10,2) 59 # 修改 RED 值 >>> img.itemset((10,10,2),100) >>> img.item(10,10,2) 100
（2）访问图像属性
图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。图像的形状可通过img.shape访问。它返回行，列和通道数的元组（如果图像是彩色的）：
>>> print( img.shape ) (342, 548, 3)
注意: 如果图像是灰度的，则返回的元组仅包含行数和列数，因此这是检查加载的图像是灰度还是彩色的好方法。
像素总数可通过访问img.size：
>>> print( img.size ) 562248
图像数据类型通过img.dtype获得：
图像数据类型通过img.dtype获得：
注意: img.dtype在调试时非常重要，因为OpenCV-Python代码中的大量错误是由无效的数据类型引起的。
（3）设置感兴趣区域(ROI)
有时候，你不得不处理一些特定区域的图像。对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。在获取人脸图像时，我们只选择人脸区域，搜索其中的眼睛，而不是搜索整个图像。它提高了准确性(因为眼睛总是在面部上:D )和性能(因为我们搜索的区域很小)。使用Numpy索引再次获得ROI。在这里，我要选择球并将其复制到图像中的另一个区域：
>>> ball = img[280:340, 330:390] >>> img[273:333, 100:160] = ball
5、改变图像大小
6、绘画图像
主要有以下几种绘画方式
例如：cv.line()，cv.circle()，cv.rectangle()，cv.ellipse()，cv.putText()等。
后面将看到一些常见的参数，如下所示：
- img：您要绘制形状的图像
- color：形状的颜色。对于BGR，将其作为元组传递，例如：(255,0,0)对于蓝色。对于灰度，只需传递标量值即可。
- 厚度：线或圆等的粗细。如果对闭合图形（如圆）传递
-1，它将填充形状。默认厚度= 1 - lineType：线的类型，是否为8连接线，抗锯齿线等。默认情况下，为8连接线。cv.LINE_AA给出了抗锯齿的线条，看起来非常适合曲线。
（1）画线
要绘制一条线，您需要传递线的开始和结束坐标。我们将创建一个黑色图像，并从左上角到右下角在其上绘制一条蓝线。
import numpy as np
import cv2 as cv
# 创建黑色的图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
# 绘制一条厚度为5的蓝色对角线
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
（2）画矩形
要绘制矩形，您需要矩形的左上角和右下角。这次，我们将在图像的右上角绘制一个绿色矩形。
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
（3）画圆圈
要绘制一个圆，需要其中心坐标和半径。我们将在上面绘制的矩形内绘制一个圆。
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
（4）画椭圆
要绘制椭圆，我们需要传递几个参数。一个参数是中心位置（x，y）。下一个参数是轴长度（长轴长度，短轴长度）。angle是椭圆沿逆时针方向旋转的角度。startAngle和endAngle表示从主轴沿顺时针方向测量的椭圆弧的开始和结束。即给出0和360给出完整的椭圆。有关更多详细信息，请参阅cv.ellipse的文档。下面的示例在图像的中心绘制一个椭圆形。
cv.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)
（5）画多边形
要绘制多边形，首先需要顶点的坐标。将这些点组成形状为ROWSx1x2的数组，其中ROWS是顶点数，并且其类型应为int32。在这里，我们绘制了一个带有四个顶点的黄色小多边形。
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))
注意：
如果第三个参数为False，您将获得一条连接所有点的折线，而不是闭合形状。
cv.polylines()可用于绘制多条线。只需创建要绘制的所有线条的列表，然后将其传递给函数即可。所有线条将单独绘制。与为每条线调用cv.line相比，绘制一组线是一种更好，更快的方法。
（6）向图像添加文本
要将文本放入图像中，需要指定以下内容。
- 您要写入的文字数据
- 您要放置它的位置坐标（即数据开始的左下角）。
- 字体类型（检查cv.putText文档以获取受支持的字体）
- 字体比例（指定字体大小）
- 常规的内容，例如颜色，厚度，线条类型等。为了获得更好的外观，建议使用lineType = cv.LINE_AA。
我们将在白色图像上写入OpenCV。
font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)