OpenCV中读取、显示、保存图像及获取图像属性操作讲解及演示（附源码）

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OpenCV的作用在于让开发人员更容易地通过编码来处理图像。那么，处理图像需要执行哪些操作呢？图像处理的基本操作包含4个方面的内容：读取图像、显示图像、保存图像和获取图像属性。其中，常用的图像属性有3个：shape、size和dtype。下面将依次详解实现图像处理的4个基本操作，并分别阐明常用的3个图像属性各自的含义及其使用方法

整体结构如下

一、读取图像

要对一幅图像进行处理，首先要做的就是读取这副图像，用到imread方法

image=cv2.imread(filename,flags)

filename 要读取的图像的完整文件名 最后不要有中文和空格

flags 读取图像颜色类型的标记 当flags的默认值为1时，表示读取的是彩色图像，此时flags值可以省略，当flags值为0时。表示读取的是灰度图像

下面演示读取当前项目目录下的图像

这里输出的是图像的像素值

代码如下

import cv2

# 读取3.1.jpg，等价于image = cv2.imread("3.1.jpg"，1)
image = cv2.imread("3.1.jpg")
print(image)  # 打印3.1.jpg

二、显示图像

相比上面打印出来图片密密麻麻的像素值，下面我们让这副图形直观的显示出来

对此opencv提供了imshow方法

imshow(winname,mat)

参数说明

winname：显示图像的窗口名称

mat：要显示的图像

waitKey方法用于等待用户按下键盘上按键的时间，当用户按下键盘上的任意按键时，将执行waitKey方法，并且获取waitKey方法的返回值

retval=cv2.waitKey(delay)

retval 与被按下的按键对应的ASCII码，如果没有按键被按下，则返回值为-1

delay 等待用户按下键盘上按键的时间，单位为ms，当为0 负数或者为空时，表示无限等待用户按下键盘上按键的时间

显示图像演示如下

同样也可以显示灰度图

import cv2

image = cv2.imread("3.1.jpg")  # 读取3.1.jpg
cv2.imshow("flower", image)  # 在名为flower的窗口中显示3.1.jpg
cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有窗口

三、保存图像

在实际开发的过程中，对一幅图像进行一系列的处理后，需要保存处理图像后的结果，提供了imwrite方法来保存图像

cv2.imwrite(filename,img)

参数说明

filename：保存图像时的路径

img：要保存的图像

保存图像演示

import cv2

image = cv2.imread("3.1.jpg")  # 读取3.1.jpg
# 把3.1.jpg保存为E盘根目录下的、Pictures文件夹中的1.jpg
cv2.imwrite(" C:/Users/Administrator/Desktop/test.jpg", image)

四、获取图像属性

在处理图像的过程中，经常需要获取图像的大小、类型等属性。为此Opencv提供了shape size dtype三个常用属性 具体含义分别如下

shape：如果时彩色图像，那么获取的是一个包含图像的水平像素 垂直像素和通道数的数组，如果是灰度图像 则只有垂直像素和水平像素

size：获取的是图像包含的像素个数，其值为 水平像素×垂直像素×通道数 灰度图像的通道数为1

dtype：获取的是图像的数据类型

下面分别获取彩色图像和灰度图像的属性

import cv2

image_Color = cv2.imread("3.1.jpg")  # 读取3.1.jpg
print("获取彩色图像的属性：")
print("shape =", image_Color.shape)  # 打印彩色图像的（垂直像素，水平像素，通道数）
print("size =", image_Color.size)  # 打印彩色图像包含的像素个数
print("dtype =", image_Color.dtype)  # 打印彩色图像的数据类型
image_Gray = cv2.imread("3.1.jpg", 0)  # 读取与3.1.jpg（彩色图像）对应的灰度图像
print("获取灰度图像的属性：")
print("shape =", image_Gray.shape)  # 打印灰度图像的（垂直像素，水平像素）
print("size =", image_Gray.size)  # 打印灰度图像包含的像素个数
print("dtype =", image_Gray.dtype)  # 打印灰度图像的数据类型

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