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• 图像的IO操作
• • 读取图像
  • 显示图像
  • 保存图像
• 绘制几何图形
• • 绘制直线
  • 绘制圆形
  • 绘制矩形
  • 向图像中添加文字
  • 效果展示
• 获取并修改图像中的像素点
• 获取图像的属性
• 图像通道的拆分与合并
• 色彩空间的改变

图像的IO操作

读取图像

cv2.imread()

import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread('messi5.jpg',0)

显示图像

cv2.imshow()

cv2.imshow('image',img)
cv.waitKey(0)
plt.imshow(img[:,:,::-1])

保存图像

cv2.imwrite()

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

绘制几何图形

绘制直线

cv2.line(img,start,end,color,thickness)

绘制圆形

cv2.circle(img,centerpoint,r,color,thickness)

绘制矩形

cv2.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)

向图像中添加文字

cv2.putText(img,text,station,font,fontsize,color,thickness,cv2.LINE_AA)

效果展示

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

#1 创建图像
img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)

#2 绘制图形
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv.circle(img,(256,256),60,(0,0,255),-1)
cv.rectangle(img,(100,100),(400,400),(0,255,0),5)
cv.putText(img,'hello',(100,150),cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX,5,(255,255,255),3)

#3 显示结果
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.show()

注：opencv图像坐标系中，左上角是原点，y轴向下，x轴向右，单位像素点

获取并修改图像中的像素点

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img=np.zeros((256,256,3),np.uint8)
img[100:200,100:200]=(0,0,255)
plt.imshow(img[:,:,::-1])

获取图像的属性

img.shape
img.dtype
img.size

图像通道的拆分与合并

有时需要在B，G，R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将BGR图像分割成单个通道。或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像

b,g,r=cv.split(img)
img=cv.merge((b,g,r))

色彩空间的改变

opencv中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR<->Gray和BGR<->HSV

cv.cvtColor(input_image,flag)

注：行对应y轴，列对应x轴