Opencv Python简易文档之图片基本操作指南

本文旨在介绍使用Opencv Python库进行图片处理的基础操作，通过代码实现图片灰度转换、图像缩放、图像平移等基本操作。主要内容包括以下几个方面：

1. 图片读取
2. 图片处理
3. 图片显示

图片读取

Opencv Python库的imread()函数用于读取图片，其参数为文件路径，可读取多种格式的图片文件，如.png,.jpg,.bmp等。以下是读取图片的基本语法：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 1)

其中，参数1表示读取原始颜色的图像，参数0表示读取灰度图像。

图片处理

灰度转换

使用Opencv Python库的cvtColor()函数可以将彩色图像转换为灰度图像。灰度图像在图片处理中具有重要的应用价值，例如在数字图像处理中，可以对灰度值进行分析，从而得到某些特征信息。

以下是将一张彩色图像转换为灰度图像的基本语法：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

其中，参数1表示以彩色方式加载图片，灰度图像由彩色转换而来，cvtColor()函数的第二个参数cv2.COLOR_BGR2GRAY表示将BGR格式的彩色图像转换为灰度格式。

图像缩放

在实际应用中，图片常常需要进行缩放以达到特定的尺寸要求，例如缩略图生成。使用Opencv Python库的resize()函数可以实现对图像的缩放操作。

以下是对一张图片进行缩放处理的基本语法：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 1)
resized = cv2.resize(img, (300, 200))

其中，(300, 200)表示缩放后的图片大小，可根据实际需要进行调整。

图像平移

图像平移是一种最基本的图像处理操作，它可以将图像沿着x轴和y轴进行平移。使用Opencv Python库的warpAffine()函数可以实现对图像的平移操作。

以下是对一张图片进行平移操作的基本语法：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 1)
row, col = img.shape[:2]
x_offset, y_offset = 100, 50
M = np.float32([[1, 0, x_offset], [0, 1, y_offset]])
translated = cv2.warpAffine(img, M, (col, row))

其中，img.shape[:2]可以获取图片的行数和列数，x_offset和y_offset表示沿x和y轴平移的像素数目，M为图像变换矩阵。

图片显示

使用Opencv Python库可以快速地实现对图像的显示操作，imshow()函数用于显示图像，waitKey()函数用于暂停程序的执行，以等待键盘输入。

以下是对一张图片进行显示的基本语法：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，'image'为显示窗口的名称，imshow()函数的第二个参数为要显示的图片。

总结

Opencv Python库是一种十分便捷的图片处理工具，本文主要介绍了其针对常见图片操作的基础使用方法，包括图片读取、处理和显示。通过本文的介绍，相信读者已经掌握了Opencv Python库的基础使用技能。