OpenCV---图像加载与保存

Posted 2020-11-21 ssyfj

一：获取图像的信息

什么是图像：

结构化存储的数据信息
图像属性：
-通道数目
-高与宽
-像素数据
-位图深度

---

import cv2 as cv

def get_image_info(image):
    print(type(image))  #<class ‘numpy.ndarray‘>    numpy类型数组
    print(image.shape)  #打印图像的高度，宽度，通道数(608, 343, 3)3个方向
    print(image.size)   #打印图像的大小625632==>608*343*3
    print(image.dtype)  #dtype:每个像素点有3个通道，每个通道所占的位数：无符号的int8位uint8

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
get_image_info(src)
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows()

二：读取视频，打开摄像头

import cv2 as cv
import numpy as np

def video_demo():
    capture = cv.VideoCapture(0)    #这句话打开摄像头捕获图像   opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头
    while True:
        ret,frame = capture.read()  #ret    frame:视频中的每一帧
        frame = cv.flip(frame,1)    #将视频帧左右调换，回正，镜像调换
        cv.imshow("video",frame)    #将视频中每一帧显示出来
        c = cv.waitKey(50)          #50毫秒关闭当前捕获的图像，显示下一个
        # print(c)    #c是用户响应的按键
        if c == 27:                 #27是ESC键的ASCII码值
            break

def get_image_info(image):
    print(type(image))  #<class ‘numpy.ndarray‘>    numpy类型数组
    print(image.shape)  #打印图像的高度，宽度，通道数(608, 343, 3)3个方向
    print(image.size)   #打印图像的大小625632==>608*343*3
    print(image.dtype)  #dtype:每个像素点有3个通道，每个通道所占的位数：无符号的int8位uint8
    pixel_data = np.array(image) #获取了所有的像素数据
    print(pixel_data)

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
get_image_info(src)
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
video_demo()    #下面的waitKey就是等待图像和视频两个操作
cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口

三：图像保存（修改属性）

import cv2 as cv
import numpy as np

def video_demo():
    capture = cv.VideoCapture(0)    #这句话打开摄像头捕获图像   opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头
    while True:
        ret,frame = capture.read()  #ret    frame:视频中的每一帧
        frame = cv.flip(frame,1)    #将视频帧左右调换，回正，镜像调换
        cv.imshow("video",frame)    #将视频中每一帧显示出来
        c = cv.waitKey(50)          #50毫秒关闭当前捕获的图像，显示下一个
        # print(c)    #c是用户响应的按键
        if c == 27:                 #27是ESC键的ASCII码值
            break

def get_image_info(image):
    print(type(image))  #<class ‘numpy.ndarray‘>    numpy类型数组
    print(image.shape)  #打印图像的高度，宽度，通道数(608, 343, 3)3个方向
    print(image.size)   #打印图像的大小625632==>608*343*3
    print(image.dtype)  #dtype:每个像素点有3个通道，每个通道所占的位数：无符号的int8位uint8
    pixel_data = np.array(image) #获取了所有的像素数据
    print(pixel_data)

src = cv.imread("./1.png")  #读取图片
get_image_info(src)
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
# video_demo()    #下面的waitKey就是等待图像和视频两个操作
gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)  #获取一张灰度图像
cv.imwrite("./save.png",gray)    #图像保存，数据写入
cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口