首先关于python想说的是,单纯的官网下载的python并不大,是一个最初的python,进行一些简单的操作时可以的,但是当你进行复杂一点的时候,就需要许多第三方的安装包,比如numpy等等,这些库安装进去说起来也不是很复杂,网上有很多教程,但是当许多的包安装的时候,有的库包并没有你的电脑的版本,等等还有许多因素导致你的库包安装不进去,想想还是挺麻烦的,我自己曾经就是安装各种包快要崩溃了。最后索性找到了一个集成的软件,就是把常用的包都加进去了的python,软件是Ipython,是一个集成的科学计算软件,里面集成了许多包,并且是一个神似matlab的软件,有调试,测试,观看变量数值等等许多相同的地方,所以如果你是想研究这样面而又苦恼安装包的话,就下载个这个安装起来吧。
本系列博客的重点是记录python下学习opencv的方法、笔记与一些想法。关于这种类型主题,csdn上也有很多,也有很专业的,首推的就是下面这个博主写的一个PDF文件,确实是好东西(大感博主无私):
http://bbs.csdn.net/topics/390837851
http://pan.baidu.com/s/1jG62bhO
再有就是下面这个博主系列的博客,非常的好,可以学习:
http://blog.csdn.net/sunny2038/article/category/904451
在众多资料下,简单记录下自己的学习笔记。
关于python下使用opencv读取图像。首先需要导入opencv包,上面说的那个Ipython并没有opencv包,所以想使用的请先正确导入opencv包再说,至于怎么导入,先下载个opencv包,里面有关于python的opencv包,把这个想办法导进去进行了(很简单,百度下,略过吧)。
关于Ipython的运行界面,我的是这样的(名字变成spyder了):
在读取图像之前,你得把你的做实验的图像事先放到工作目录下才行。读取函数是cv2.imread(),关于函数说明:
cv2.imread(‘图像名称’,’可选参数’)
可选参数决定读入图像的模式:
0:读入的为灰度图像(即使图像为彩色的)
1:读入的图像为彩色的(默认);
注意的是:即使图像在工作空间不存在,这个函数也不会报错,只不过读入的结果为none。好了,读入一个图像就是这样的:
import cv2
img = cv2.imread(‘flower.jpg’)
当你的import cv2运行后没有错误了,那么就导入成功了。
储存图像函数:cv2.imwrite(‘保存的图像名’,图像,‘参数’)
正常的图像储存使用就是cv2.imwrite(‘保存的图像名’,图像),后面一个参数默认,保存的图像名还得带类型,比如jpg,bmp等等,OpenCV目前支持读取bmp、jpg、png、tiff等常用格式,第三个参数较复杂,还得分是jpg、bmp等等图像的类型不同而不同,其实就是决定了图像储存大小,清晰度的,默认的就很好,想细究的可以看下面,这个里面有部分介绍:
OpenCV Python教程(1、图像的载入、显示和保存)
那么在得到一副图像想储存,比如就直接:cv2.imwrite(‘good_gray.tif’,img)
Opencv自带显示图像函数,但是较为复杂而且个人感觉不稳定,这里在介绍一种显示方法,就是使用库包matplotlib(这个库包Ipython自带)来显示图像。
首先是opencv自带函数显示,一般要显示一个图像,在图像有了之后,然后直接下面函数一起组合使用:
cv2.imshow(‘image‘,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
函数cv2.imshow的第一个参数是名字,第二个是要显示的图。然而为了让图像在显示屏上停留才有了下面两句话一起使用。由于系统(32位与64位)的不一样,有的时候会出现显示不出来,个人感觉opencv本身c语言写的,存在着系统上的差异,而且这种显示方法无法保存图像、调整图像大小等等,这里介绍另一种常用且强大的显示图像方法,使用matplotlib库包中的pyplot子包来显示,这种显示方法不但稳定,还可以调整大小、保存显示的图像等等。那么一般它的使用方法如下:
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread(‘good.jpg‘,0);#打开为灰度图像
plt.imshow(img, ‘gray‘) #必须规定为显示的为什么图像
plt.xticks([]),plt.yticks([]) #隐藏坐标线
plt.show() #显示出来,不要也可以,但是一般都要了
下面是显示的上述图,可以看到会在一个新的界面显示出来:
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Python下opencv使用笔记(一)(图像简单读取、显示与储存)
原文地址:http://blog.csdn.net/on2way/article/details/46789931