OpenCV这么简单为啥不学——1、基础环境与imread函数

简介: OpenCV这么简单为啥不学——1、基础环境与imread函数

OpenCV这么简单为啥不学——1、基础环境与imread函数


OpenCV环境

我们需要使用pip来安装cv2

pip install opencv-python

版本获取

我们需要使用【__version__】来获取cv2的版本号。

import cv2
# 获取cv2的版本
print(cv2.__version__)

示例效果:

imread()函数用法

从文件中加载图片:

retval=cv.imread(filename[,flags])

该函数imread从指定的文件加载图像并返回它。如果无法读取图像(由于缺少文件,权限不正确,格式不受支持或格式无效),该函数将返回一个空矩阵(Mat :: data == NULL)。

参数说明:

filename:要加载的文件名

flags:可以接收的 cv :: ImreadModes值的

参数filename,支持的文件格式

file图片文件支持以下文件格式:

  • Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
  • JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
  • JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
  • Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
  • WebP - *.webp (see the Notes section)
  • Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
  • Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
  • TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)
  • OpenEXR Image files - *.exr (see the Notes section)
  • Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
  • Raster and Vector geospatial data supported by Gdal (see the Notes section)

参数flags

flags的值:传入不同的参数,产生不同的效果

类型 类型说明(中英文)
IMREAD_UNCHANGED 

Python: cv.IMREAD_UNCHANGED

If set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped).

如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则将被裁剪)

IMREAD_GRAYSCALE 

Python: cv.IMREAD_GRAYSCALE

If set, always convert image to the single channel grayscale image.

如果设置,请始终将图像转换为单通道灰度图像。

IMREAD_COLOR 

Python: cv.IMREAD_COLOR

If set, always convert image to the 3 channel BGR color image.

如果设置,请始终将图像转换为3通道BGR彩色图像。

IMREAD_ANYDEPTH 

Python: cv.IMREAD_ANYDEPTH

If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.

如果设置,则当输入具有相应的深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。

IMREAD_ANYCOLOR 

Python: cv.IMREAD_ANYCOLOR

If set, the image is read in any possible color format.

如果设置,将以任何可能的颜色格式读取图像。

IMREAD_LOAD_GDAL 

Python: cv.IMREAD_LOAD_GDAL

If set, use the gdal driver for loading the image.

如果已设置,请使用Gdal驱动程序加载图像

IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2

If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/2.

如果设置,则始终将图像转换为单通道灰度图像,并且图像尺寸减小1/2。

IMREAD_REDUCED_COLOR_2 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_2

If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/2.

如果设置,请始终将图像转换为3通道BGR彩色图像,并且图像尺寸减小1/2。

IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4

If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/4.

如果设置,则始终将图像转换为单通道灰度图像,并且图像尺寸减小1/4。

IMREAD_REDUCED_COLOR_4 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_4

If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/4.

如果设置,请始终将图像转换为3通道BGR彩色图像,并且图像尺寸减小1/4。

IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8

If set, always convert image to the single channel grayscale image and the image size reduced 1/8.

如果设置,请始终将图像转换为单通道灰度图像,并且图像尺寸减小1/8。

IMREAD_REDUCED_COLOR_8 

Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_8

If set, always convert image to the 3 channel BGR color image and the image size reduced 1/8.

如果设置,请始终将图像转换为3通道BGR彩色图像,并且图像尺寸减小1/8。

IMREAD_IGNORE_ORIENTATION 

Python: cv.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION

If set, do not rotate the image according to EXIF's orientation flag.

如果已设置,请不要根据EXIF的方向标志旋转图像。

默认的是读取成RGB图像

import cv2
# 默认的是读取成RGB图像
img = cv2.imread('800_600.jpg')
cv2.imshow('image', img)
print(img)
cv2.waitKey(0)  # 等待
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有的窗口

RGB也就是原图片

读取灰度图片——IMREAD_GRAYSCALE

import cv2
# 灰度图片
img = cv2.imread('800_600.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', img)
print(img)
cv2.waitKey(0)  # 等待
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有的窗口

灰度图片数值

总结

计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:

1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)

2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)

3、依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。

故而我们选择学习OpenCV,本篇只是一切的开始。

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