前 言

? ? ? ?從2017年入坑人工智能領(lǐng)域開(kāi)始，就被這一領(lǐng)域深深的所吸引，雖然到現(xiàn)在已經(jīng)踩了不少坑，但總算有了不少的收獲，深感不虛此行，借助強(qiáng)大的python讓我快速的向著這一領(lǐng)域靠近，現(xiàn)在流行比較廣的人工智能應(yīng)用，比如：圖像識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，文本情感分析，人體行為分析等等。在金融、安全、智能推薦等等，凡是我們能想到的領(lǐng)域，都可以安插人工智能的應(yīng)用，對(duì)推進(jìn)萬(wàn)物互聯(lián)、萬(wàn)物互通的未來(lái)智能具有深刻影響，可以說(shuō)是大勢(shì)所趨。

? ? ? 由于人類(lèi)語(yǔ)言的千變?nèi)f化，和對(duì)語(yǔ)言分析應(yīng)用的單一，導(dǎo)致在語(yǔ)音、語(yǔ)義方面遠(yuǎn)不如圖像分析應(yīng)用的廣泛。OpenCV是一個(gè)專(zhuān)門(mén)對(duì)圖像進(jìn)行處理的庫(kù)，在此后的學(xué)習(xí)中，我們會(huì)深刻認(rèn)識(shí)到它的強(qiáng)大。借助強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)，集萬(wàn)眾之所長(zhǎng)，完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

圖像的讀取、復(fù)制、顯示、保存

（一）認(rèn)識(shí)圖像、讀取圖像

所謂的圖像就是一個(gè)數(shù)組，所有對(duì)圖像的處理就是對(duì)數(shù)字的處理

# 導(dǎo)入包 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('rose.jpg') print(img) print(np.shape(img))

輸出結(jié)果為：

[[[ 65 134 107][ 65 134 107][ 65 134 107]..., [ 33 90 69][ 33 90 69][ 31 90 69]][[ 64 133 106][ 64 133 106][ 64 133 106]..., [ 33 90 69][ 33 90 69][ 31 90 69]][[ 64 132 107][ 64 132 107][ 63 131 106]..., [ 33 90 69][ 33 90 69][ 31 90 69]]..., [[ 1 75 49][ 2 76 50][ 0 77 50]..., [ 24 62 66][ 25 63 67][ 27 65 69]][[ 1 75 49][ 2 76 50][ 0 77 50]..., [ 19 57 61][ 21 59 63][ 22 60 64]][[ 1 75 49][ 2 76 50][ 0 77 50]..., [ 17 55 59][ 19 57 61][ 20 58 62]]] (972, 1024, 3)

（二）顯示圖像

接下來(lái)我們來(lái)讓讀取的圖像顯示出來(lái)，剛才的圖片太大了，我將圖片弄小了一些

# 讀取圖片 img = cv2.imread('rose1.jpg') # 先創(chuàng)建一個(gè)窗口 cv2.namedWindow('Image') # 在窗口中顯示圖像 cv2.imshow('Image', img) # 最后還要寫(xiě)一句代碼，這樣就可以使窗口始終保持住 cv2.waitKey(0)

運(yùn)行結(jié)果為：

?

在讀取圖片中，imread（‘圖片地址’，‘模式參數(shù)’）函數(shù)可以來(lái)控制所讀取圖片的模式。

模式參數(shù)：

0：讀入的為灰度圖像（即使讀入的為彩色圖像也將轉(zhuǎn)化為灰度圖像）

1：讀入的為彩色圖像（默認(rèn)）

img = cv2.imread('rose1.jpg', 0)

?

cv2.destroyAllWindows()

最后別忘了釋放窗口，養(yǎng)成良好習(xí)慣。

（三）復(fù)制圖像

img1 = img.copy()

（四）保存圖像

保存圖像也非常簡(jiǎn)單

cv2.imwrite('rose_copy.jpg', img1)

第一個(gè)參數(shù)是保存圖像的地址以及文件的名字，第二個(gè)參數(shù)是所要保存的圖像數(shù)組。

其實(shí)它還有第三個(gè)參數(shù)，針對(duì)特定的圖像格式，對(duì)于JPEG，其表示的是圖片的quality，用0-100的整數(shù)表示，默認(rèn)為95。當(dāng)然，你如果把參數(shù)設(shè)置的超過(guò)100也不會(huì)出錯(cuò)，但到100已經(jīng)達(dá)到圖片本身的最高質(zhì)量了。cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY的類(lèi)型為int類(lèi)型，符合圖像數(shù)組為整數(shù)的要求，不用再更改類(lèi)型。

cv2.imwrite('rose_copy1.jpg', img1, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 2])

?

對(duì)于PNG，第三個(gè)參數(shù)表示的是壓縮級(jí)別。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，從0到9,壓縮級(jí)別越高，圖像尺寸越小。默認(rèn)級(jí)別為3.

cv2.imwrite("rose1_test.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0]) cv2.imwrite("rose2_test.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9])

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其實(shí)，還有很多有趣的操作，就不介紹了，需要用的時(shí)候在進(jìn)行學(xué)習(xí)，知道這兩個(gè)比較常用的。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python+OpenCV图像处理（一）读取、复制、显示、保存的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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