＃。Aは、画像データ読み取り インポート CV2 IMG = cv2.imread（" ：/image0.JPG D "） ＃画像データ読み出し 印刷（IMG） cv2.imshow（' イメージ'、IMG） ＃1 表示ウィンドウデータ cv2.waitKeyを（0） ＃の遅延待ち cv2.destroyAllWindows（）
プリント（IMG）チャネルの＃印刷画素値
三つの要素のグループによって表される各画素と各整数（整数）ベクターにおいて：示した結果から
B、G、Rチャンネルを表します。他の色空間（例えば、HSV）も同様にピクセルを表現する方法であるが、異なる範囲及びチャネルの数
（例えば、HSV）
印刷（img.shape）＃印刷パス
画像処理を読みます
cv2.IMREAD_COLOR：カラー画像
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：グレースケール画像
画像処理グラデーション
インポート CV AS CV2 インポートNP AS numpyの IMG1 = cv.imread（" ：/image0.JPG D "、cv.IMREAD_GRAYSCALE）＃ を読み取った画像データ、グレー 印刷（IMG1） 印刷（img1.shape） cv.imshow（' 画像'、IMG1） ＃1 表示ウィンドウデータ cv.waitKey（0） ＃の遅延待ち cv.destroyAllWindows（）
コントラストと色のイメージが発生することができます
第二に、データの読み出し - ビデオ
cv2.VideoCaptureは、0,1等の各種デジタル機器を制御するために、カメラをキャプチャすることができます。
それは良いのパスを指定するには、直接ビデオファイルである場合。
輸入 CV2
cv2.VideoCapture = VC（0） ＃はカメラを開く IF vc.isOpened（）： ＃カメラの状態分析 を開き、フレーム= vc.read（） 他： オープン = Falseの 間オープン： RET、フレーム = vc.read（） ＃のフレームフレームレート のIFフレームはありませんなし： BREAK IF RET == 真： 灰色 = cv2.cvtColor（フレーム、cv2.COLOR_BGR2GRAY） ＃のグレーのハンドル cv2.imshow（" 結果" 、グレー）
もしcv2.waitKey（10）＆0xFFで== 27：
ブレークvc.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
そして、モードが灰色に設定されているカメラを読みます
カット画像
インポートCV2 IMG = cv2.imread（" D：/image0.JPG " ） の花 = IMG [0：200,0：200である] ＃の切り出し画像 cv2.imshow（' イメージ'、花） ＃1 表示ウィンドウデータ cv2.waitKey （0） ＃の遅延待ち cv2.destroyAllWindows（）
唯一のチャネルrを保持するカラーチャネルを抽出します
インポートCV2 IMG = cv2.imread（" D：/image0.JPG " ） B、G、R＆LT = cv2.split（IMG） プリント（B） ＃維持Bのみ生じる cur_img = img.copy（） cur_imgの[：、： 、0] = 0 cur_img [：、：、 1] = 0 cv2.imshow（' イメージ'、cur_img） ＃1 表示ウィンドウデータ cv2.waitKey（0） ＃の遅延待ち cv2.destroyAllWindows（）
唯一のチャネルGを保持する抽出色チャネル
import cv2 img=cv2.imread("d:/image0.JPG") b,g,r=cv2.split(img) print(b) #只保留b结果 cur_img=img.copy() cur_img[:,:,0]=0 cur_img[:,:,2]=0 cv2.imshow('image',cur_img) #显示窗口数据 cv2.waitKey(0) #等待延迟 cv2.destroyAllWindows()
颜色通道地提取只保留b通道
import cv2 img=cv2.imread("d:/image0.JPG") b,g,r=cv2.split(img) print(b) #只保留b结果 cur_img=img.copy() cur_img[:,:,1]=0 cur_img[:,:,2]=0 cv2.imshow('image',cur_img) #显示窗口数据 cv2.waitKey(0) #等待延迟 cv2.destroyAllWindows()
边界填充
BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。
BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread("d:/cat.JPG") top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT) reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101) wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP) constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL') plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE') plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT') plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101') plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP') plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT') plt.show()
数值计算
import cv2
img=cv2.imread("d:/image0.JPG")
img_flower=img+10 #所有通道数值+10
print(img[:5,:,0])
print(".........................")
print(img_flower[:5,:,0])
当数值超过256时会以%256地形式展示通道数据
print(".........................")
print((img_flower+img)[:5,:,0])
