opencv-python学习(1)--读写与缩放

发表于 更新于 分类于 ， 本文字数： 2.6k 阅读时长 ≈ 2 分钟

摘要

opencv的python图像处理学习笔记

1.安装和导入

1
pip install opencv-python
1
import cv2

2.读取与显示

读取图片 img = cv2.imread (filename,flags=None)

路径要全英文，图像路径错误不会报错会返回None

读取到了返回的是numpy.ndarray对象 

1
2
3
4
5
6
7
# -1表示保持原有的格式不变
# 0表示将图像调整为单通道的灰度图像
# 1表示将图像调整为3通道的BGR通道。为默认值


img=cv2.imread("test.jpg")
img=cv2.imread("test.jpg",0)

展示图片 cv.imshow(“窗口名字”,被读取的图片)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
# 显示一个可以调大小的窗口
cv2.namedWindow("image",cv2.WINDOW_FREERATIO)

# cv2.WINDOW_NORMAL	# 用户可以改变这个窗口大小
# cv2.WINDOW_AUTOSIZE	# 窗口大小自动适应图片大小，并且不可手动更改。   
# cv2.WINDOW_FREERATIO	# 自适应比例
# cv2.WINDOW_KEEPRATIO	# 保持比例
# cv2.WINDOW_OPENGL	# 窗口创建的时候会支持OpenGL


# 打开一个名为“image”的窗口并展示图片
cv2.imshow("image",img)

1
2
3
4
5
# 等待结束
cv2.waitKey(0) 
# 不加窗口会闪退，值为时间单位ms，0代表永久
cv2.destroyAllWindows() 
# 关掉所有窗口

汇总 

1
2
3
4
5
6
img=cv2.imread("hmbb.jpg")
print('Original Dimensions : ',img.shape) # 显示图片大小等参数
# cv2.namedWindow("image",cv2.WINDOW_FREERATIO)
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.缩放

cv2.resize()

快速使用 

1
2
img = cv.resize(img,(width,height))
# 默认双线性插值

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, 
        double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

InputArray src ：输入，原图像
OutputArray dst： 输出，缩放后的图像

dsize：输出图像的大小，要元组类型，两个元素xy。

fx：width方向的缩放比例
fy：height方向的缩放比例

interpolation：指定插值方法

INTER_NEAREST - 最邻近插值
INTER_LINEAR - 双线性插值(默认)
INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值

图片缩放函数

来自计算机视觉图像处理-CV2与图像插值算法 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
def inter(img):
    '''
    图像缩放
    param: img
    return: None
    '''
    scale_percent = 30       # percent of original size
    width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
    height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
    dim = (width, height)
    # 双线性插值缩小
    resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)  # 缩小到0.3 

    # 缩放大小
    fx = 1.5
    fy = 1.5
    # 方法1：最近邻插值放大
    nearest_resized = cv2.resize(img, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_NEAREST)
    # 方法2：双线性插值放大
    linear_resized = cv2.resize(img, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

    # 展示结果
    cv2.imshow("Resized image", resized)
    cv2.imshow("INTER_NEAREST image", nearest_resized)
    cv2.imshow("INTER_LINEAR image", linear_resized)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

4.保存

借用官方文档的代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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()

手册说如果是64位，需使用k = cv.waitKey(0) & 0xFF但实测不需要也是对的。

参考资料

[1] https://www.cnblogs.com/luozx207/p/8611459.html

[2] https://blog.csdn.net/qq_51491920/article/details/124408811

[3] cv2.resize()原理详解