01 圖像的讀取、顯示和保存

OpenCV提供了cv2模塊，用于進(jìn)行圖像的處理操作。

1. 讀取圖像

OpenCV提供了cv2.imread()函數(shù)用于進(jìn)行圖像的讀取操作。該函數(shù)的基本格式為： 

retval = cv2.imread(filename[, flags]) 

其中：

•  retval是返回值，其值是讀取到的圖像。
•  filename是要讀取圖像的完整文件名。
•  flags是讀取標(biāo)記，用來控制讀取文件的類型。部分常用的標(biāo)記值如表3-1所示，其中第一列的值與第三列的數(shù)值表示的含義一致。

▲表3-1 常用flags標(biāo)記值

•  例3-1 使用cv2.imread()函數(shù)讀取一幅圖像

代碼如下： 

import cv2 as cv  
image = cv2.imread("F:/picture/lena.png")      # 讀取lena圖像  
print(image) 

運(yùn)行代碼會得到lena圖像的像素值，如圖3-3所示。

▲圖3-3 lena圖像部分像素值

2. 顯示圖像

OpenCV提供了多個與圖像顯示有關(guān)的函數(shù)，下面簡單介紹常用的幾個。

namedWindow()函數(shù)用來創(chuàng)建指定的窗口，一般格式如下： 

None = cv2.namedWindow(window) 

其中，window是窗口的名字。例如： 

cv2.namedWindow("image") 

這句程序會新建一個名字為image的窗口。

imshow()函數(shù)用來顯示圖像，其一般格式如下：

None = cv2.imshow(window, image) 

其中：

•  window是窗口的名字。
•  image是要顯示的圖像。

waitKey()函數(shù)用來等待按鍵，當(dāng)有鍵被按下時，該語句會被執(zhí)行。其一般格式如下： 

retval= cv2.waitKey([delay]) 

其中：

•  retval是返回值。
•  delay表示等待鍵盤觸發(fā)的時間，單位是ms。當(dāng)該值為負(fù)數(shù)或0時表示無限等待，默認(rèn)值為0。

destroyAllWindows函數(shù)用來釋放所有窗口，其一般格式為： 

None = cv2. destroyAllWindows () 

•  例3-2 顯示讀取的圖像

代碼如下： 

import cv2 as cv               # 導(dǎo)入從cv2模塊  
image = cv.imread("F:/picture/lena.png")     # 讀取lena圖像  
cv.namedWindow("image")     # 創(chuàng)建一個image的窗口  
cv.imshow("image", image)    # 顯示圖像  
cv.waitKey()               # 默認(rèn)為0，無限等待  
cv.destroyAllWindows()      # 釋放所有窗口 

程序運(yùn)行結(jié)果如圖3-4所示。

▲圖3-4 例3-2的運(yùn)行結(jié)果

3. 保存圖像

OpenCV中提供了cv2.imwrite()函數(shù)來保存圖像，其一般格式為： 

retval= cv2.imwrite(filename, img[, params]) 

其中：

•  retval是返回值。
•  filename是要保存的圖像的完整路徑名，包括文件的擴(kuò)展名。
•  img是要保存的圖像的名字。
•  params是保存的類型參數(shù)，可選。
•  例3-3 編寫程序，將讀取到的圖像保存

代碼如下： 

import cv2 as cv               # 導(dǎo)入從cv2模塊  
image = cv.imread("F:/picture/lena.png")     # 讀取lena圖像  
cv.imwrite("F:/picture/lenaresult.png",image) #將圖像保存到F:/picture/下，名字為lenaresult 

02 圖像通道的基本操作

在圖像處理過程中，有時會根據(jù)需要對通道進(jìn)行拆分與合并。在OpenCV中提供了split()和merge()函數(shù)對圖像進(jìn)行拆分與合并。下面對這兩個函數(shù)進(jìn)行介紹。

1. split()拆分函數(shù)

函數(shù)split()可以拆分圖像的通道，例如BGR圖像的三個通道。其一般格式如下： 

b,g,r = cv2.split(img) 

其中：

•  b、g、r分別是B通道、G通道、R通道的圖像信息。
•  img是要拆分的圖像。
•  例3-4 編寫程序，使用split()函數(shù)對圖像進(jìn)行拆分

代碼如下： 

import cv2 as cv  
image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  
b,g,r = cv.split(image)          # 拆分圖像通道分為b,g,r三個通道  
cv.imshow("b",b)             # 顯示b通道的圖像信息  
cv.imshow("g",g)    # 顯示g通道的圖像信息  
cv.imshow("r",r)    # 顯示r通道的圖像信息  
cv.imshow("image", image)  
cv.waitKey()  
cv.destroyAllWindows() 

程序運(yùn)行結(jié)果如圖3-5所示。

▲圖3-5 例3-4的運(yùn)行結(jié)果：a）原始圖像，b）B通道圖像，c）G通道圖像，d）R通道圖像

其中，圖3-5a是原圖，圖3-5b是B通道的圖像，圖3-5c是G通道的圖像，圖3-5d是R通道的圖像。

2. merge()合并函數(shù)

通道合并是通道拆分的逆過程，可以將三個通道的灰度圖像合并為一張彩色圖像。OpenCV中提供了merge()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像通道的合并，其基本格式為： 

imagebgr = cv2.merge([b,g,r]) 

其中：

•  imagebgr是合并后的圖像。
•  b、g、r分別是B通道、G通道、R通道的圖像信息。
•  例3-5 編寫程序，演示合并圖像的過程

代碼如下： 

import cv2 as cv  
image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  
b,g,r = cv.split(image)          # 拆分圖像通道分為b,g,r三個通道  
imagebgr = cv.merge([b,g,r])    # 將b,g,r三個通道的圖像合并  
cv.imshow("image", image)  
cv.imshow("imagegbgr", imagebgr)  
cv.waitKey() 
cv.destroyAllWindows() 

程序運(yùn)行結(jié)果如圖3-6所示。

▲圖3-6 例3-5的運(yùn)行結(jié)果：a）原始圖像 b）拆分并合并后的圖像

其中，圖3-6a是原始圖像，圖3-6b是經(jīng)過拆分后又合并的圖像。

03 圖像屬性的獲取

在進(jìn)行圖像處理時經(jīng)常需要獲取圖像的大小、類型等屬性信息。下面介紹幾個常用屬性。

•  shape：表示圖像的大小。如果是彩色圖像，則返回包含行數(shù)、列數(shù)和通道數(shù)的數(shù)組；如果是二值圖像或灰度圖像，則返回包含行數(shù)和列數(shù)的數(shù)組。
•  size：表示返回的圖像的像素?cái)?shù)目。
•  dtype：表示返回的圖像的數(shù)據(jù)類型。
•  例3-6 編寫程序，觀察圖像的屬性值

代碼如下： 

import cv2 as cv  
image = cv.imread("F:/picture/lena.png")  
print("image.shape",image.shape)        # 輸出圖像的大小屬性  
print("image.size",image.size)          # 輸出圖像的像素?cái)?shù)目屬性  
print("image.dtype",image.dtype)        # 輸出圖像的類型屬性 

程序運(yùn)行結(jié)果為： 

image.shape (512, 512, 3)  
image.size 786432  
image.dtype uint8 

關(guān)于作者：高敬鵬，博士學(xué)歷，碩士生導(dǎo)師，2002年至今，任職于哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院。研究方向主要包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、信號檢測、目標(biāo)識別、現(xiàn)代通信技術(shù)與電子系統(tǒng)等。

江志燁，博士學(xué)歷，研究員，任職于北京航天長征飛行器研究所。

趙娜，博士學(xué)歷，講師，任職于重慶電子工程職業(yè)學(xué)院。

本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)：基于OpenCV和Python的智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。