一、读取图片
cv2.imread()函数是将图像载入内存中的函数,它的具体用法如下:
img = cv2.imread(file_path, flag)
其中,file_path 表示图像文件的路径,flag 代表读取图像的方式,可以是以下三种中的一种。
1. cv2.IMREAD_COLOR: 以 BGR 模式读入图像,单通道图像将会被转换为三通道图像。
2. cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰度模式读入图像,颜色图片将会被转化为灰度模式。
3. cv2.IMREAD_UNCHANGED: 以彩色模式读入图像,包含 alpha 通道的图像将会被读出。
为了演示,下面将读取一张png格式的图片,代码如下:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
使用cv2.imshow('image', img)可以查看图片。如果想要使用matplotlib显示图像,代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) plt.imshow(np.uint8(img[:,:,::-1])) plt.show()
二、通道拆分
在处理图像时,有时需要对其进行通道操作。cv2.imread()函数返回的图像是以BGR方式存储的图像,我们可以使用以下方式分别读取三种通道:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) b, g, r = cv2.split(img)
分别读取了三个通道后,我们可以对每个通道进行相应的处理。
三、通道合并
在图像处理时,经常会对某个通道进行处理,然后将处理后的三个通道合并为一张图像。方法如下:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) b, g, r = cv2.split(img) img = cv2.merge([b, g, r])
这样就可以重新生成图像,并且可以对其中某个通道进行处理。需要注意的是,合并时需要保证通道的顺序正确,即BGR顺序。
四、通道取反
在转换图像颜色空间时,有时需要对图像三种通道进行取反,如BGR变为RGB,RGB变为BGR。cv2.imread()函数也可以帮助我们完成该操作,方法如下:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) img = img[:,:,::-1]
使用[:,:,::-1]可以达到通道反转的作用,即将BGR顺序变为RGB顺序。需要注意的是,这种方式只适用于三通道图像。
五、调整亮度和对比度
有时,图像过于暗淡或过于明亮,需要进行亮度和对比度的调整。cv2.imread()函数也可以帮助我们完成该操作,方法如下:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) alpha = 2.2 # 对比度 beta = 50 # 亮度 img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)
使用cv2.convertScaleAbs()函数即可完成图像的亮度和对比度调整。其中,alpha代表对比度,beta代表亮度。通过调节这两个参数,可以达到理想的图像效果。
六、裁剪和缩放
在处理图像时,有时需要对图像进行裁剪和缩放。cv2.imread()函数也可以帮助我们完成该操作,方法如下:
import cv2 img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR) img_crop = img[100:300, 200:400] # 裁剪 img_resize = cv2.resize(img, (300, 300)) # 缩放
使用这两个方法,可以对图像进行裁剪和缩放。其中,img_crop 代表截取(100,300)到(200,400)区域的图像;img_resize代表将图像缩放为300x300大小的图像。
总结
cv2.imread()函数是Python图像处理中一个非常基础的函数,它可以帮助我们读取图像,并进行通道拆分、通道合并、通道取反、亮度调整、对比度调整、裁剪和缩放等操作。在处理图像时,它是一个非常实用的函数,值得我们认真学习和掌握。