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基本函数调用命令(python+opencv).pdf

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基本函数调用命令(python+opencv).pdf

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1 图像读取和写入

1.1 图片读取

[1] unread(img_path,flag) 读取图片，返回图片对象

img_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为None

flag：读取图片的方式

cv2.IMREAD_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传

入 1

cv2.IMREAD_GRAYSCALE，按灰度模式读取图像，也可以传入 0

cv2.IMREAD_UNCHANGED，读取图像，包括其 alpha 通道，也可以传入-1

1.2 图片展示

[1] imshow(window_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小

window_name: 指定窗口的名字

img：要显示的图片对象

可以指定多个窗口名称，显示多个图片

waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的

数字不同）。如果关闭图片窗口，则无法返回一个数字，也无法继续进行编写代码。

millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入 0 时，会一直等待键盘

事件

[1] destroyAllWindows(window_name)

window_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口

1.3 图片保存

[1] imwrite(img_path_name, img, num)

img_path_name:要保存的文件名

img：要保存的图像

num：可选参数，它针对特定的格式：对于 JPEG，其表示的是图像的质量，用 0 - 100

的整数表示，默认 95;对于 png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为 3。从 0 到 9 压缩级

别越高图像越小

2 图像像素获取和编辑

2.1 像素值获取

img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\roi.jpg")# r 代表处理不转义现象

#获取和设置

pixel = img[100,100] #[57 63 68],获取(100,100)处的像素值

img[100,100]=[57,63,99] #设置像素值

b = img[100,100,0] #57, 获取(100,100)处，blue 通道像素值

g = img[100,100,1] #63

r = img[100,100,2] #68

r = img[100,100,2]=99 #设置 red 通道值

#获取和设置

piexl = img.item(100,100,2)

img.itemset((100,100,2),99)

2.2 图片性质

import cv2

img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\roi.jpg")

#rows,cols,channels

img.shape #返回(280, 450, 3), 宽 280(rows)，长 450(cols)，3 通道(channels)

img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。

img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。

img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）

img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）

img.shape[2]：图像的通道数

#size

img.size #返回 378000，所有像素数量，=280*450*3

#type

img.dtype #dtype('uint8')

2.3 ROI 截取

roi = img[100:200,300:400] #截取 100 行到 200 行，列为 300 到 400 列的整块区域

img[50:150,200:300] = roi #将截取的 roi 移动到该区域（50 到 100 行，200 到 300 列）

b = img[:,:,0] #截取整个蓝色通道

b,g,r = cv2.split(img) #截取三个通道，比较耗时

img = cv2.merge((b,g,r)) #将单独的三个通道合并成一副图像

2.4 添加边界

[1] cv2.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType, dst=None,

value=None)

src:图像对象

top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值

borderType:

cv2.BORDER_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值

cv2.BORDER_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界

cv2.BORDER_REFLECT_101/cv2.BORDER_DEFAULT

cv2.BORDER_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界

cv2.BORDER_WRAP

value: borderType 为 cv2.BORDER_CONSTANT 时，传入的边界颜色值，如

[0,255,0]

2.5 像素算术运算

[1] cv2.add(img1,img2,dst,mask,dtype)相加的两个图片，应该有相同的大小和通道

img1:图片对象 1

img2:图片对象 2

mask:None （掩膜，一般用灰度图做掩膜，img1 和 img2 相加后，和掩膜与运算，从而

达到掩盖部分区域的目的）

dtype:-1

注意：图像相加时应该用 cv2.add(img1,img2)

src = source 源

dst = destination 目的

[2] cv.addWeight(img1,alpha,img2,beta,gamma,dst):

两张图片相加，分别给予不同权重，实现图片融合和透明背景等效果

(img1*alpha+img2*beta+gamma)

img1:图片对象 1

alpha:img1 的权重

img2:图片对象 2

beta:img1 的权重

gamma：常量值，图像相加后再加上常量值

dtype：返回图像的数据类型，默认为-1，和 img1 一样

2.6 图像位运算

[1] cv2.btwise_and(img1,img2,dst,mask): 与运算

img1:输入图片对象 1

img2:输入图片对象 2

mask:掩膜

[2] cv2.bitwise_or(img1,img2,dst,mask)：或运算

img1:输入图片对象 1

img2:输入图片对象 2

mask:掩膜

[3] cv2.bitwise_not(img1,dst, mask): 非运算

img1:输入图片对象 1

mask:掩膜

[4] cv2.bitwise_xor(img1,img2,dst,mask):异或运算，相同为 1，不同为（0 1^1=0,1^0=1）

img1:输入图片对象 1

img2:输入图片对象 2

mask:掩膜

2.7 图像颜色空间转换

[1] cv2.cvtColor(img, code)

img: 输入图像对象

code：图像转换规则，包括：

cv2.COLOR_RGB2GRAY: RGB 转换到灰度模式

cv2.COLOR_RGB2HSV：RGB 转换到 HSV 模式（hue,saturation,Value）

[2] cv2.inRange(hsv, lowerb, upperb)

img: 原始图像

lowerb: 低边界 array，如 lower_blue = np.array([110,50,50])

upperb：高边界 array，如 upper_blue = np.array([130,255,255])

例如：cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

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