opencv（1）cv读取图片以及使用matplotlib读取彩

opencv是计算机视觉中的经典专用库，支持多语言、跨平台、功能强大。OpenCV-Python为OpenCV提供了python接口，使用的时候可以直接使用Python调赌C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需要的功能。

基础环境

1. python 3.8.5
2. pip install numpy
3. pip install matplotlib
4. opencv官网下载opencv ，然后采用pip install opencv-python
5. pycharm工具

import cv2 as cv
print(cv.__version__)
#正确打印出python的版本号则表示opencv安装成功

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


# 采用opencv对图片读取 灰色读取等操作
def opencv_example1():
    # 读取图像
    # cv.IMREAD_COLOR加载彩色图像 -1
    # cv.IMREAD_GRAYSCALE灰色模式加载 0
    # cv.IMREAD_UNCHANGED加载图像   1
    # cv.imread()第一个参数传递图片地址 第二个参数可以传入-1 0 或者1  跟上面的cv.IMREAD_COLOR是一致的
    img = cv.imread("images/ly.jpg", -1)
    # 显示图像
    cv.imshow("ly", img)
    # 参数传递为毫秒数 如果你在期间按下按键程序继续运行 否则 一直执行  0的话表示无限期等待
    cv.waitKey(0)
    # 写入图片到images目录下面 名称为nice.png
    cv.imshow("images/nice.png", img)
    # destroyAllWindows 表示破坏所有的窗口 如果需要指定关闭某个窗口采用 在创建窗口的时候采用cv.namedWindow() 第一个参数为窗口名称，第二个模式
    cv.destroyAllWindows()


# 使用matap和opencv对图片缩放截取
def opencvAndMatp():
    # 灰色模式读取图片
    img = cv.imread("images/ly.jpg", 0)
    plt.imshow(img, cmap="gray", interpolation="bicubic")
    plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 隐藏x和y轴上的刻度 也就是隐藏x和y的轴值
    plt.show()


# 彩色图像加载并且显示在mataplotlib中
def example():
    img = cv.imread("images/ly.jpg", -1)
    # plt.imshow(img)
    # plt.show()
    b, g, r = cv.split(img)
    # opencv遵行的是BGR形式 所mataplotlib是以BGR形式展示 所以无法正确显示图像
    # 需要重新排列一下 所以采用merge重新调整顺序
    image2 = cv.merge([r, g, b])
    # subplot()
    # 是由3个整数构成 第一个表示plot图片的行数 第二个表示plot图片的列数 第三个参数表示所处plot图位置
    # 索引位置必须从1开始
    # 121 表示1行 2列  索引位置在1
    plt.subplot(121)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.imshow(img)
    cv.cvtColor()
    # 121 表示1行 2列  索引位置在1
    plt.subplot(122)
    # 隐藏ticks
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.imshow(image2)
    plt.show()
    cv.imshow("test", img)
    cv.imshow("test1", image2)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


def example_img():
    img = cv.imread("images/ly.jpg", -1)
    b, g, r = cv.split(img)
    # 转换成rgb给plot展示
    image2 = cv.merge([r, g, b])
    plt.subplot(121)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.imshow(image2)
    plt.subplot(122)
    # 图片翻转 正值x轴翻转  负数则为y轴转
    image2 = cv.flip(image2, 1)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.imshow(image2)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    # opencvAndMatp()
    # example()
    example_img()