[cv2] python cv2

旧城等待， 2022-05-11 09:40 426阅读 0赞

#### 1.cv2.imread(文件名，标记)读入图像， ####

cv2.IMREAD\_COLOR（）：读入彩色图像  
cv2.IMREAD\_GRAYSCALE（）：以灰度模式读入图像  
import numpy as np import cv2 img = cv2.imread(‘45.jpg’,0)

#### 2.cv2.imshow()显示图像 ####

cv2.waitKey()等待键盘输入，为毫秒级  
cv2.destroyAllWindows()可以轻易删除任何我们建立的窗口，括号内输入想删除的窗口名

cv2.imshow('image',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

#### 3.cv2.imwrite(文件名，img)保存图像， ####

`cv2.imwrite('messigray.png',img)`

#### 4. ####

练习加载一个灰度图，显示图片，按下‘s’键保存后退出，或者按下ESC键退出不保存

import cv2
    
    img = cv2.imread('45.jpg',0)
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(0)
    if k==27:
    		cv2.destroyAllWindows()  #wait for ESC key to exit
    elif k == ord('s'):
    		cv2.imwrite('46.png',img)  #wait for 's' key to save and exit
            cv2.destoryAllWindows()
    如果用的是64位系统，需将key=cv2.waitKey(0)改为k=cv2.waitKey(0)&0xFF @！！

#### 5.Matplotlib ####

是牛X的绘图库，先简单介绍显示图像

import cv2
    from matplotlib import pyplot as plt
    img =cv2.imread('45.jpg',0)
    plt.imshow(img,cmap='gray',interpolation = 'bicubic')
    plt.xticks([]),plt.yticks([])  #to hide tick values on X and Y axis
    plt.show()

#### 6.resize ####

`cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst`  
`pic = cv2.resize(pic, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)`  
interpolation 选项 所用的插值方法  
INTER\_NEAREST 最近邻插值  
INTER\_LINEAR 双线性插值（默认设置）  
INTER\_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER\_NEAREST方法。  
INTER\_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值  
INTER\_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值

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im1 = cv2.resize(img1, (200, 200))
    im2 = cv2.resize(img2, (200, 200))
    hmerge = np.hstack((im1, im2)) #水平拼接
    vmerge = np.vstack((im1, im2)) #垂直拼接

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[opencv python tutorial][]  
[https://blog.csdn.net/liangjiubujiu/article/details/80437481][https_blog.csdn.net_liangjiubujiu_article_details_80437481]

[opencv python tutorial]: https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/259610
[https_blog.csdn.net_liangjiubujiu_article_details_80437481]: https://blog.csdn.net/liangjiubujiu/article/details/80437481