OpenCV基础图像处理操作-创新互联

本篇文章介绍了Opencv 基础图像处理操作，Python安装Opencv、图片的读取保存 cv2.imread()        cv2.imshow()        cv2.imshow() 函数的使用、灰度图的加载、图像的保存等操作。

安装numpy，在cmd中输入命令：

pip install numpy

安装opencv-python,在cmd输入命令：

pip install opencv-python

安装opencv-contrib-python，在cmd输入命令：

pip install opencv-contrib-python

镜像：

清华镜像：             https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中国科学技术大学 :     https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple
豆瓣：                http://pypi.douban.com/simple/
阿里云：              http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 
用法
pip install PyQT6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
pip install PyQT6-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

主要有三个函数： cv2.imread()        cv2.imshow()        cv2.imshow()

读入方式：cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值(1)        cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值(1)        cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值(1)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def print_hi(name):
    # 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
    print(f'Hi, {name}')  # 按 Ctrl+F8 切换断点。
    print(cv2.__version__)


# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    print_hi('PyCharm')
    img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 将彩色图的BGR通道顺序转成RGB
    # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 图像的显示,也可以创建多个窗口
    cv2.imshow('image', img)

    # 打印图片的形状
    print(img.shape)

    # height 高 ,width 宽 , channels 通道数
    height, width, channels = img.shape

    # 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def print_hi(name):
    # 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
    print(f'Hi, {name}')  # 按 Ctrl+F8 切换断点。
    print(cv2.__version__)


# 按间距中的绿色按钮以运行脚本。
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 将彩色图的BGR通道顺序转成RGB
    # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    cv2.imshow('image', img)
    # 打印图片的形状
    print(img.shape)

    # height 高 ,width 宽 
    height, width = img.shape

    # 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

#保存图片
cv2.imwrite('outImage.jpg',img)

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