核心函数：cv2.imread()

从文件中读取（加载）图像到一个 NumPy 数组 中。
该数组是 OpenCV 的图像基本表示形式（即 cv2.Mat 在 Python 中对应 numpy.ndarray）。

函数定义

cv2.imread(filename, flags=cv2.IMREAD_COLOR)

参数详解

flags 参数选项（图像加载模式）

返回值

返回一个 numpy.ndarray：

• 彩色图像 → 3 通道矩阵 (B, G, R)
• 灰度图像 → 单通道矩阵
• 失败时返回 None

示例

示例 1：加载彩色图像（默认方式）

import cv2

# 读取彩色图像
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)

# 判断是否读取成功
if img is None:
    print("无法加载图像，请检查路径或文件名。")
else:
    print("图像加载成功，尺寸：", img.shape)
    cv2.imshow("Color Image", img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

示例 2：加载灰度图像

import cv2

gray = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("灰度图像尺寸：", gray.shape)

cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：灰度图像只有一个通道（shape 类似 (height, width)）

示例 3：加载带透明通道的图像（如 PNG）

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print("图像通道数：", img.shape[2] if len(img.shape) == 3 else 1)

cv2.imshow("With Alpha", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

若文件包含透明通道，则 shape 会是 (H, W, 4)（B, G, R, A）

示例 4：读取图像并缩小加载（节省内存）

import cv2

# 以 1/4 尺寸读取
img_small = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4)

cv2.imshow("Reduced Image", img_small)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在处理大图片（例如 8K 或超大卫星图）时，这种模式能显著节省内存。

示例 5：错误处理（路径错误）

import cv2
import os

path = "not_exist.jpg"
img = cv2.imread(path)

if img is None:
    print(f"图像 {path} 加载失败，请检查路径或文件格式。")
else:
    print("图像加载成功。")

总结