遵循軟件開發者學習一項新技術的傳統流程，先來看一個 “Hello, world” 程序。

目標

在這份教程中，我們將學習如何：

• 從文件中讀取一幅圖像 (使用?cv::imread)
• 在 OpenCV 窗口中顯示一幅圖像 (使用?cv::imshow)
• 向文件中寫入一幅圖像 (使用?cv::imwrite)

C++ 版本

源代碼

可下載的代碼：點擊 這里

代碼一覽：

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv;int main() {samples::addSamplesDataSearchPath("/media/data/my_multimedia/opencv-4.x/samples/data");std::string image_path = samples::findFile("starry_night.jpg");Mat img = imread(image_path, IMREAD_REDUCED_COLOR_2);if (img.empty()) {std::cout << "Could not read the image: " << image_path << std::endl;return 1;}imshow("Display window", img);int k = waitKey(0); // Wait for a keystroke in the windowif (k == 's') {imwrite("starry_night.png", img);}return 0; }

源碼說明

在 OpenCV 4 中我們有多個模塊。其中的每個都關注圖像處理的一個不同領域或方法。你可能已經從這些教程本身的用戶指南的結構看到了這一點。在你使用它們中的任何一個之前，你首先需要包含頭文件，其中聲明了每個獨立的模塊的內容。

你幾乎總是會使用：

• core?部分，因為這里定義了庫的基本構建塊

• imgcodecs 模塊，提供了用于讀取和寫入的功能

• highgui 模塊，因為它包含了在窗口中顯示圖像的功能

我們還包含了 iostream 以方便控制臺行輸出和輸入。

通過聲明 using namespace cv;，在下面的代碼中，庫函數可以無需顯式聲明命名空間即可訪問。

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp>#include <iostream>using namespace cv;

現在讓我們分析一下主要的代碼。第一步，我們從 OpenCV 示例中讀取圖像 “starry_night.jpg” 文件。為了做到這一點，調用 cv::imread 函數使用由第一個參數指定的文件路徑加載圖像。第二個參數是可選的，它指定了想要的圖像的格式。這個值可以是：

• IMREAD_COLOR 以 BGR 8 位格式加載圖像。這個是這里使用的默認值。
• IMREAD_UNCHANGED 按原本的格式加載圖像（包括 alpha 通道，如果有的話）
• IMREAD_GRAYSCALE 將圖像加載為一個灰度圖
• IMREAD_ANYDEPTH，當輸入具有對應的深度時返回 16位/32位 圖像，否則把它轉為 8 位
• IMREAD_ANYCOLOR，以任何可能的格式讀取色彩格式
• IMREAD_LOAD_GDAL，使用 gdal 驅動加載圖像
• IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2，總是把圖像轉為單通道灰度圖，且圖像大小減為原來的 1/2
• IMREAD_REDUCED_COLOR_2，總是把圖像轉為 3 通道 BGR 彩色圖像，且圖像大小減為原來的 1/2
• IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4，總是把圖像轉為單通道灰度圖，且圖像大小減為原來的 1/4
• IMREAD_REDUCED_COLOR_4，總是把圖像轉為 3 通道 BGR 彩色圖像，且圖像大小減為原來的 1/4
• IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8，總是把圖像轉為單通道灰度圖，且圖像大小減為原來的 1/8
• IMREAD_REDUCED_COLOR_8，總是把圖像轉為 3 通道 BGR 彩色圖像，且圖像大小減為原來的 1/8
• IMREAD_IGNORE_ORIENTATION，不要根據 EXIF 的方向標記旋轉圖像。

讀取之后，圖像數據將被保存在?cv::Mat 對象中。

samples::addSamplesDataSearchPath("/media/data/my_multimedia/opencv-4.x/samples/data");std::string image_path = samples::findFile("starry_night.jpg");Mat img = imread(image_path, IMREAD_REDUCED_COLOR_2);

OpenCV 的源碼倉庫中包含了一些測試文件，位于 opencv/samples/data 目錄下，samples::findFile() 默認在當前目錄中查找文件。但通過 samples::addSamplesDataSearchPath() 函數，可以為示例文件的查找添加搜索目錄。對于 Eclipse 來說，默認的程序運行的當前目錄就是項目的根目錄，但可以通過執行配置中 “Arguments” 標簽下的 “Working directory:” 進行配置。

注意：OpenCV 提供了對 Windows 位圖 (bmp)，可移植圖像格式 (pbm，pgm，ppm) 和 Sun raster (sr，ras) 圖像格式的支持。借助于插件 （如果是自己編譯庫的話，需要指定使用它們，盡管如此，在我們提供的包中默認包含它們）你也可以加載像 JPEG (jpeg，jpg，jpe)，JPEG 2000 (jp2 - 在 CMake 中的編碼名稱為 Jasper)，TIFF 文件 (tiff，tif) 和可移植網絡圖形 (png) 這樣的圖像格式。

imread() 函數在讀取文件并解碼之后，還可以對文件做格式轉換，具體的轉換方式由這個函數的第二個參數指定。

之后，執行了一個檢查，檢查圖像是否被正確加載。

if (img.empty()) {std::cout << "Could not read the image: " << image_path << std::endl;return 1;}

然后，使用一個對 cv::imshow 函數的調用顯示圖像。第一個參數是窗口的標題，第二個參數是將要顯示的 cv::Mat 對象。

由于我們想要我們的窗口一直顯示，直到用戶按下了一個鍵（否則程序將過快結束），我們使用 cv::waitKey 函數，它只接受一個參數，表示應該等用戶輸入多長時間（以毫秒為單位）。0 表示一直等待。返回值為按下的鍵。

imshow("Display window", img);int k = waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window

最后，當按下的鍵是 “s” 鍵時，圖像被寫入文件。為了做到這一點，以文件路徑和?cv::Mat 對象為參數調用 cv::imwrite 函數。

if (k == 's') {imwrite("starry_night.png", img);}

Python 版本

源代碼

可下載的代碼：點擊 這里

代碼一覽：

#!/use/bin/env pythonimport cv2 as cv import sysdef main():cv.samples.addSamplesDataSearchPath("/media/data/my_multimedia/opencv-4.x/samples/data")img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))if img is None:sys.exit("Could not read the image.")print(img.__class__.__name__)cv.imshow("Display window", img)k = cv.waitKey(0)if k == ord("s"):cv.imwrite("starry_night.png", img)if __name__ == "__main__":main()

源碼說明

這里可以看一下 C++ 代碼和 Python 代碼之間的轉換。對于 Python 程序，首先需要導入 OpenCV python 庫。執行這個操作的正確方法是，另外為其分配名稱 cv，以下將使用這個名稱來引用 OpenCV python 庫。

import cv2 as cv import sys

隨后，從 OpenCV 示例中讀取 “starry_night.jpg” 文件的過程與 C++ 版完全相同：借助于 cv.samples.addSamplesDataSearchPath() 和 cv.samples.findFile() 查找文件的路徑；通過調用 cv.imread() 讀取文件。各個函數的接口和參數也與 C++ 版完全相同。Python 版的 cv.imread() 同樣支持 C++ 版的所有加載標記參數。

cv.imread() 函數返回一個 numpy 的 ndarray 對象。

cv.samples.addSamplesDataSearchPath("/media/data/my_multimedia/opencv-4.x/samples/data")img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))

OpenCV 支持加載的圖像文件格式與 C++ 完全相同。

圖像文件加載之后，執行檢查，檢查圖像是否被正確加載。

if img is None:sys.exit("Could not read the image.")print(img.__class__.__name__)

隨后通過 cv.imshow() 函數在窗口中顯示圖像，通過 cv.waitKey(0) 等待用戶按下按鍵：

cv.imshow("Display window", img)k = cv.waitKey(0)

這兩個接口與 C++ 版完全相同。

最后，如果用戶按下 “s” 保存文件（與 C++ 版完全相同）。

if k == ord("s"):cv.imwrite("starry_night.png", img)

Done.

參考 Getting Started with Images

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像操作入门的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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