1.3保存图像

使用函数 cv2.imwrite() 来保存一个图像。首先需要一个文件名,之后才是你要保存的图像。

cv2.imwrite('messigray.png',img)

总结：

下面的程序将会加载一个灰度图,显示图片,按下’s’键保存后退出,或者 按下 ESC 键退出不保存。

import cv2
 
img = cv2.imread('messi5.jpg', 0)
cv2.imshow('image', img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:  # wait for ESC key to exit
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):  # wait for 's' key to save and exit
    cv2.imwrite('messigray.png', img)
    cv2.destroyAllWindows()

警告：如果是Windows64 位系统,需将  k  =  cv2.waitKey(0) 这行改成k  =  cv2.waitKey(0)&0xFF

1.4使用 Matplotlib

Matplotib 是 python 的一个绘图库,里头有各种各样的绘图方法。之后 会陆续了解到。现在,你可以学习怎样用 Matplotib 显示图像。你可以放大,保存图像等等。

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
plt.show()

 窗口截屏如下：

参见：Matplotib  有多种绘图选择。具体可以参见 Matplotib  docs。我们也会陆续了解一些

注意：彩色图像使用 OpenCV 加载时是 BGR 模式。但是 Matplotib 是 RGB 模式。所以彩色图像如果已经被 OpenCV 读取,那它将不会被 Matplotib 正 确显示。具体细节请看练习

更多资源：Matplotlib Plotting Styles and Features

当你用 OpenCV 加载一个彩色图像,并用 Matplotib 显示它时会遇 到一些困难。请阅读this discussion并且尝试理解它。

1. 灰度图像：由于图像是以灰度模式读取的，img 是一个二维数组。如果是彩色图像，img 将是一个三维数组（包含 RGB 三个通道）。

2. Matplotlib 显示：Matplotlib 默认使用 RGB 格式显示图像，而 OpenCV 使用 BGR 格式。如果读取的是彩色图像，需要先转换颜色空间：

   img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)

出现：Import "matplotlib"could not be resolved from source 

解决：

在虚拟环境中直接升级 pip

1. 激活虚拟环境：

   • 打开终端（命令行）。

   • 运行以下命令激活虚拟环境：

     f:\opencv-python\myenv1\Scripts\activate

     激活后，命令提示符前会显示虚拟环境名称（如 (myenv1)）。

2. 升级 pip：

   • 运行以下命令升级 pip：

     python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
     

   • 确保升级的是虚拟环境中的 pip：

     • 在升级前，务必确认虚拟环境已激活，或者使用虚拟环境中的 Python 解释器。

     • 你可以通过以下命令检查当前 pip 的位置：

       pip --version

       确认路径是否包含 myenv1。

   • 升级后验证：

     • 升级完成后，运行 pip --version 确认版本是否更新。

     • 安装matplotlib pip install matplotlib -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

这段代码用于读取一张灰度图像并显示它，使用了 OpenCV 和 Matplotlib 库。以下是每一句代码的详细解释：

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1. import numpy as np

• 作用：导入 NumPy 库，并将其命名为 np。

• 说明：NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，常用于处理数组和矩阵运算。虽然这段代码中没有直接使用 NumPy，但 OpenCV 和 Matplotlib 通常依赖于它。

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2. import cv2 as cv

• 作用：导入 OpenCV 库，并将其命名为 cv。

• 说明：OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。这里使用它来读取图像。

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3. from matplotlib import pyplot as plt

• 作用：从 Matplotlib 库中导入 pyplot 模块，并将其命名为 plt。

• 说明：Matplotlib 是 Python 中用于绘制图表和图像的库，pyplot 是其常用的绘图模块。

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4. img = cv.imread('messi5.jpg', 0)

• 作用：使用 OpenCV 读取图像文件 'messi5.jpg'，并将其转换为灰度图像。

• 参数：

  • 'messi5.jpg'：图像文件的路径。

  • 0：表示以灰度模式读取图像（如果是 1，则表示以彩色模式读取）。

• 返回值：img 是一个二维数组（灰度图像）或三维数组（彩色图像），表示图像的像素值。

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5. plt.imshow(img, cmap='gray', interpolation='bicubic')

• 作用：使用 Matplotlib 显示图像。

• 参数：

  • img：要显示的图像数据（这里是灰度图像）。

  • cmap='gray'：指定颜色映射为灰度（如果是彩色图像，可以省略此参数）。

  • interpolation='bicubic'：指定图像插值方法为双三次插值，使图像显示更平滑。

• 说明：plt.imshow() 用于显示图像，但此时图像还不会显示出来，需要调用 plt.show()。

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6. plt.xticks([]), plt.yticks([])

• 作用：隐藏 X 轴和 Y 轴的刻度值。

• 说明：

  • plt.xticks([])：隐藏 X 轴的刻度。

  • plt.yticks([])：隐藏 Y 轴的刻度。

• 目的：使图像显示更简洁，避免刻度值干扰视觉效果。

• 如果你不希望隐藏 X 轴和 Y 轴的刻度值，可以直接删除或注释掉这一行

• 

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7. plt.show()

• 作用：显示图像。

• 说明：plt.show() 是 Matplotlib 中用于显示所有已绘制内容的函数。在此之前的所有绘图操作（如 plt.imshow()）都不会直接显示图像，直到调用 plt.show()。