Aunque Python es muy poderoso y tiene su propia biblioteca de procesamiento de imágenes PIL, en comparación con OpenCV, OpenCV es más poderoso y puede hacer aplicaciones cada vez más complejas, como el reconocimiento facial. Como muchos software de código abierto, OpenCV también proporciona una interfaz Python completa, que es muy fácil de llamar. Contiene más de 2500 algoritmos y funciones. Casi cualquier algoritmo maduro imaginable se puede implementar llamando a funciones OpenCV, lo cual es muy práctico.
El nombre completo de OpenCV es: Open Source Computer Vision Library. OpenCV es una biblioteca de visión por computadora multiplataforma basada en la licencia BSD (código abierto) que puede ejecutarse en los sistemas operativos Linux, Windows y Mac OS. Es liviano y eficiente: consta de una serie de funciones C y una pequeña cantidad de clases C ++, también proporciona interfaces para lenguajes como Python, Ruby y MATLAB e implementa muchos algoritmos comunes en procesamiento de imágenes y visión por computadora.
1. Lectura de imágenes: cv2.imread ()
Utilice la función cv2.imread () para leer la imagen. La imagen debe estar en la ruta de trabajo del programa, o proporcionar la ruta completa a la función El segundo parámetro es decirle a la función cómo leer la imagen.
• cv2.IMREAD_COLOR: leer en una imagen en color. Se ignorará la transparencia de la imagen,
Este es el parámetro predeterminado.
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE: lee la imagen en modo escala de grises
#！/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
#import numpy as np
# 彩色图模式加载一副彩图
img = cv2.imread('pythontab.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
作者：哔哔one
链接：https://www.imooc.com/article/50877
来源：慕课网Nota: Si llama a opencv, incluso si la ruta de la imagen es incorrecta, OpenCV no informará de un error o una advertencia. Entonces, ¿cómo juzgamos que la imagen que cargamos es correcta? Es muy simple, solo hay que juzgar que el resultado de imprimir img es Ninguno, significa que la carga es incorrecta, de lo contrario la carga es correcta.
2. Muestre la imagen cv2.imshow ()
Utilice la función cv2.imshow () para mostrar la imagen. La ventana se ajustará automáticamente al tamaño de la imagen. El primer parámetro es el nombre de la ventana y el segundo es nuestra imagen. Puede crear tantas ventanas como desee, pero debe darles nombres diferentes.
cv2.imshow('image',img) #注意参数顺序
cv2.waitKey(0)
"""
cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。需要指出的是它的时间尺度是毫
秒级。函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。特定的几毫秒之内，如果
按下任意键，这个函数会返回按键的ASCII 码值，程序将会继续运行。如果没
有键盘输入，返回值为-1，如果我们设置这个函数的参数为0，那它将会无限
期的等待键盘输入。它也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键a 是否
被按下，这个后面我们会接着讨论。
"""
cv2.destroyAllWindows()
"""
cv2.destroyAllWindows() 可以轻易删除任何我们建立的窗口。如果
你想删除特定的窗口可以使用cv2.destroyWindow()，在括号内输入你想删
除的窗口名。
"""
3. Guarde la imagen cv2.imwrite ()
cv2.imwrite('lena.png',img) #很简单就可以生成一张图片
Lo anterior es el contenido principal que el editor compartirá en este artículo, espero que pueda serle útil.
final:
Soy un ingeniero de desarrollo de Python y he compilado un conjunto de los últimos tutoriales de aprendizaje del sistema de Python, que incluyen scripts de Python básicos para desarrollo web, rastreadores, análisis de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y colecciones de entrevistas. Aquellos que quieran estos materiales pueden prestar atención al editor, agregar Q skirt 851211580 para recoger materiales de aprendizaje de Python y videos de aprendizaje, ¡y la guía en línea del Gran Dios!