圖像處理的最基本工作，也是第一步工作：讀取、顯示和輸出圖片。

1.圖像讀取

opencv圖像讀取的函數是：imread(圖像路徑，加載模式)；輸入參數有2個：

“圖像路徑”是一個字符串；使用絕對路徑和相對路徑都是可以的，但相對路徑必須是程序的工作路徑。一般的圖像格式都是支持的，如bmp，jpg，png，tiff等。

“讀取模式”是一個枚舉型的整數，用于指定讀取圖像的顏色類型。缺省值是1，一般在調用時我們可以不輸入這個參數，默認值1表示載入三通道的彩色圖像。有如下取值：

• IMREAD_UNCHANGED：取值：-1。不改變原始圖像的讀取模式。
• IMREAD_GRAYSCALE：取值：0。將圖像轉換成灰度圖讀取。
• IMREAD_COLOR：取值：1。為默認缺省值，將圖像轉換成3通道彩色圖像讀取。
• IMREAD_ANYDEPTH：取值：2。讀取后是灰度圖。這個沒搞明白是什么意思。知道的朋友不妨留言指教，不甚感激。
• IMREAD_ANYCOLOR：取值：4。無損讀取原始圖像。源圖像為彩色圖像就讀取為3通道彩色圖像，源圖像為灰度圖就讀取為灰度圖。

為更一步準確掌握這些參數的區別，用3幅圖像測試下，這三幅圖像分別為：”scooter.png” ：帶alpha通道的彩色圖像； “lenna.bmp”：3通道彩色圖像； “moon.bmp”：灰度圖像。如下圖所示：

import cv2scooter_path = "scooter.png" # 帶alpha通道的彩色圖像 lenna_path = "lenna.bmp" # 3通道彩色圖像 moon_path = "moon.bmp" # 灰度圖像pic = [scooter_path, lenna_path, moon_path]for p in pic:for i in [-1, 0, 1, 2, 4]: # 加載模式的取值img = cv2.imread(p, i)print(p, i, img.shape)

輸出結果：

scooter.png -1 (512, 512, 4) scooter.png 0 (512, 512) scooter.png 1 (512, 512, 3) scooter.png 2 (512, 512) scooter.png 4 (512, 512, 3) lenna.bmp -1 (512, 512, 3) lenna.bmp 0 (512, 512) lenna.bmp 1 (512, 512, 3) lenna.bmp 2 (512, 512) lenna.bmp 4 (512, 512, 3) moon.bmp -1 (640, 662) moon.bmp 0 (640, 662) moon.bmp 1 (640, 662, 3) moon.bmp 2 (640, 662) moon.bmp 4 (640, 662)

我們可以從讀入圖像后的shape中看出一些端倪。

• 當取值為-1時，即讀取模式為IMREAD_UNCHANGED時，源圖像是什么樣就是什么樣。
• 當取值為0時，即讀取模式為IMREAD_GRAYSCALE時，都讀取成灰度圖像。
• 當取值為1時，即讀取模式為IMREAD_COLOR時，不管源圖像是什么，都轉換成3通道圖像。
• 當取值為2時，即讀取模式為IMREAD_ANYDEPTH時，都讀取成了灰度圖，沒搞明白與上面的IMREAD_GRAYSCALE有什么區別。
• 當取值為4時，即讀取模式為IMREAD_ANYCOLOR時，源圖像為彩色圖像就讀取為3通道彩色圖像，源圖像為灰度圖就讀取為灰度圖。

一般來說，將圖像讀取成統一的模式對于后續的處理非常重要，一般都使用3通道的彩色圖像進行處理，所以默認值是1，即不管源圖像是什么，統一轉成3通道的圖像。對于灰度圖，也是3通道，只不過每個通道的值都相等。

如果需要特殊處理，例如只處理灰度圖，或需要alpha通道，那么就可以靈活使用其它的讀取模式。

2.圖像顯示

import cv2 lenna_path = "lenna.bmp" img = cv2.imread(lenna_path) cv2.imshow('lenna', img) cv2.waitKey()

opencv中的圖像顯示函數是imshow(title,img)，title是顯示圖片的窗口標題，img就是要顯示的圖像。如果不添最后一句cv2.waitKey()，執行時窗口是一閃而過。waitKey()表示無限等待。中間可以輸入數值，如5000，cv2.waitKey(5000)，表示5000毫秒即5秒后自動關閉窗口。

lenna_path = "lnnea.bmp" img = cv2.imread(lenna_path) cv2.imshow('lenna', img) cv2.waitKey()

輸出：

error: (-215) size.width>0 && size.height>0 in function cv::imshow

從報錯信息可以推斷，是圖像的size有問題，即沒有得到圖像的size。換句話說就是沒有讀取到源圖像。仔細檢查發現是文件名弄錯了。

這里需要注意，調用imread()，就算圖像的路徑是錯的，或者沒有這張圖片， 也不會報錯，但得到的是None。接著往下使用imshow()顯示的話就會報錯。
所以下次看到這個size的報錯信息，一定是圖片路徑或圖片名稱錯了。

opencv對多個圖片輸出在同一個窗口并沒有直接的支持手段，但有時候我們會有這個需求，這時使用matplotlib搭配使用比較合適，這個以后再說。

3.圖像輸出

lenna_path = "Input\\lenna.bmp" img = cv2.imread(lenna_path) cv2.imwrite('Output\\lenna.jpg', img)

opencv中的圖像輸出函數是imwrite(path, img);path是輸出圖片的路徑和名稱，格式轉換在這里只需要換個后綴名即可。img就是要保存的圖像。

需要注意的是，如果輸出時，指定的輸出目錄不存在，例如不存在Output目錄，imwrite()不會報錯，但也不會自動創建目錄然后輸出。這樣做的結果是什么也沒有發生。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像的加载、显示和输出的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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