Python OpenCV 的基本屬性和操作

2021-08-20 22:24:31 字數 3455 閱讀 2633

cv2.imread_grayscale:讀入灰度影象。

cv2.imshow(視窗名,影象檔案) 顯示影象 

可以建立多個視窗

cv2.waitkey() 鍵盤繫結函式 

函式等待特定的幾毫秒,看是否由鍵盤輸入。

cv2.namedwindow(視窗名,屬性) 建立乙個視窗 

屬性:指定視窗大小模式 

cv2.destoryallwindows(視窗名) 刪除任何建立的視窗

import cv2

img=cv2.imread('test.py',cv2.imread_color)

cv2.namedwindow('image',cv2.window_normal)

cv2.imshow('image',img)

cv2.waitkey(0)

cv2.destoryallwindows()

import cv2

img=cv2.imread('test.png',0)

cv2.imshow('image',img)

k=cv2.waitkey(0)

if k==27: #等待 esc 鍵

cv2.destoryallwindows()

elif k==ord('s') #等待 's' 鍵來儲存和退出

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

cv2.destoryallwindows()

import cv2

img=img.imread('test.png')

print img.shape

#(768,1024,3)

print img.size

#2359296 768*1024*3

print img.dtype

#uint8

import cv2

img=cv2.imread('test.png',1)

rows,cols,channel=img.shape

m=np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])

dst=cv2.warpaffine(img,m,(cols,rows))

cv2.imshow('img',dst)

cv2.waitkey(0)

cv2.destoryallwindows()

import cv2

img=cv2.imread('test.png',0)

rows,cols=img.shape

#第乙個引數為旋轉中心,第二個為旋轉角度,第三個為旋轉後的縮放因子

m=cv2.getrotationmatrix2d((cols/2,rows/2),45,0.6)

#第三個引數為影象的尺寸中心

#拆分通道,cv2.split()是乙個比較耗時的操作。只有需要時使用,盡量numpy

b,g,r=cv2.split(image)

print b.shape

#(768,1024)

#合併通道

#直接獲取

b=img[:,:,0]

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