OpenCV——图片的加载、显示、保存(python)，本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都过cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()三个函数来实现，同时在文末，简要介绍了使用Matplotlib来显示图片。本文所使用opencv为opencv3.2版本，图片如下：

1. 读取图片

在OpenCV中使用cv2.imread()函数来加载图片，该函数的形式如下:


cv2.imread(path, flags)

参数意义如下:

path: 该参数制定图片的路径，可以使用相对路径，也可以使用绝对路径； flags:指定以何种方式加载图片，有三个取值： cv2.IMREAD_COLOR:读取一副彩色图片，图片的透明度会被忽略，默认为该值，实际取值为1； cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读取一张图片，实际取值为0 cv2.IMREAD_UNCHANGED:加载一副彩色图像，透明度不会被忽略。

如果给定的图片路径不对，该函数不会抛出异常，而是返回一个None，如果给定正确的图片路径，将返回一个[height, width, channel]的numpy.ndarray对象，height表示图片高度，width表示图片宽度，channel表示图片的通道。


import numpy as np
import cv2
 
img = cv2.imread("pic.jpg")
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# img = cv2.imread("pic.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
 
cv2.imshow("image", img) # 显示图片，后面会讲解
cv2.waitKey(0) #等待按键


效果如下:




cv2.IMREAD_COLOR

cv2.IMREAD_GRAYSCALE

cv2.UNCHANGED

2. 显示图片

使用cv2.imshow()函数在一个窗口中显示图片，这个窗口自适应图片的大小,其形式如下:

cv2.imshow(winname, mat)

参数意义如下:


<code>1. winame:一个字符串，表示创建的窗口名字，每一个窗口必须有一个唯一的名字；
2. mat:是一个图片矩阵，numpy.ndarray类型
</code>

在图片显示的过程中，通常会伴随几个其他的函数，他们分别是:

cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() cv2.destroyWindow() cv2.namedWindow()

因为我们的程序是顺序执行，如果没有cv2.waitKey()函数，图像不会显示（也许是一闪而过，我们人眼观察不到），cv2.waitKey()函数是一个键盘绑定函数（相当于让程序在这里挂起暂停执行），他接受一个单位为毫秒的时间，它等待指定时间的键盘事件，在指定时间内发生了键盘事件，程序继续执行，否则必须等到时间结束才能继续执行，参数如果为0表示等待无限长的事件。

cv2.destroyAllWindows()用来销毁所有已经创建的窗口， 如果需要销毁指定窗口使用cv2.destroyWindow()函数，他接受一个表示窗口名字的名字。

在这里我们直接用cv2.imshow()创建的窗口是自动适应图片大小的，不能缩放，如果我们想放大缩小窗口，必须单独用cv2.namedWindow(),并通过flag参数指定窗口模式为cv2.WINDOW_NORMAL,默认为cv2.WINDOW_AUTOSIZE.

下面是一个窗口可以发达缩小的显示图片的例子:

<code><code><code><code><code><code><code><code>import numpy as np
import cv2
 
img = cv2.imshow('picture.jpg')
cv2.namedWindow('image')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()</code></code></code></code></code></code></code></code>
3. 保存图片

使用cv2.imwrite()函数来保存图片，形式如下:

<code><code><code><code><code><code><code><code><code>cv2.imwrite(filename, img)</code></code></code></code></code></code></code></code></code>

参数意义如下:

filename: 保存文件的路径名 img: 表示图像的numpy.ndarray对象

4. 一个完整程序
<code><code><code><code><code><code><code><code><code>import numpy as np
import cv2
 
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
## k = cv2.waitKey(0) & 0xFF  # 64位机器
if k == 27:         # 按下esc时，退出
cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 按下s键时保存并退出
cv2.imwrite('messigray.png',img)
cv2.destroyAllWindows()</code></code></code></code></code></code></code></code></code>
5. 使用matplotlib显示图片
<code><code><code><code><code><code><code><code><code>import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 隐藏x、y轴
plt.show()</code></code></code></code></code></code></code></code></code>


因为opencv以BGR模式加载图片，而matplotlib以RGB模式显示图片，所以用opencv加载的彩色图片，在matplotlib中不能正确显示。

6. C++语法

以上都是在python语言中的介绍,用C++语言其实采用同样的函数，只是写法不一样而已，比如:

<code><code><code><code><code><code><code><code><code>import cv2 -> inclue<opencv2 core="" core2.hpp="">
cv2.imread() -> cv2::imread()
cv2.imshow() -> cv2::imshow()
cv2.imwrite() -> cv2::imwrite()</opencv2></code></code></code></code></code></code></code></code></code>