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1.读取图片
cv2.imread(filename, flags)
- -filename: 文件名称
- -flags: 0 读入灰度图片,1 读入彩色图片
cv2.imshow(winname, mat)
- -winname: 窗口名字
- -mat: 要展示的图片矩阵
cv2.waitKey(0)
:暂停程序,这样才能显示图片
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0)
2.图片写入
读取图片要经历四个步骤:
1.文件的读取
2.封装格式解析(jpg,png等格式)
3.数据解码
4.数据加载
这样读取的图片为图片的原始数据
cv2.imwrite(filename, img)
- -filename: 图片名称
- -img: 图片数据
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('img1.jpg', img)
True
2.1图像质量
1.jpg
图片文件是以图片质量为代价进行压缩的,属于有损压缩
cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY:
表示当前的图片质量,压缩范围为0-100,不同压缩比对应不同的图片大小,下面我们来体验一下:
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('imgTest.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 0])
True
原图像如下:
图片大小为400kb
压缩之后的图片为:
图片大小为40kb, 同时出现了严重的马赛克现象
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('imgTest2.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50])
True
压缩之后的图片为:
图片大小为200kb,马赛克现象没那么的严重
2.png
图片格式的压缩属于无损压缩,可以设置透明度
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('imgTest1.png', img)
True
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('imgTest2.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])
True
压缩之后的图像为:
图片大小为:5.92MB
import cv2 img = cv2.imread("img.jpg", 1) cv2.imwrite('imgTest3.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 50])
True
图像大小变为2.34MB
由此可知,jpg
图片文件图像质量的数值越低,压缩比越高,png
图片文件图像质量的数值越低,压缩比越低
3.像素
像素
:是指组成图像的小方格
RGB
: 每一种颜色都是由RGB(red, green, blue)三种颜色组合而成的
颜色深度
:比如,8bit 表示每种颜色的范围是0~255, 所以总共有256^3中颜色
图像宽高
:表示在水平方向和竖直方向的像素点的个数
未压缩图片的计算方法: w * h * 颜色通道(3) * 8 bit / 8(B)
3.1像素读取与写入
每一个像素点都有3各部分组成,一般情况下,图片存储的格式为RGB, 但是opecv读取的图片为BGR格式
我们将图片的左上角的一列变为蓝色
import cv2 img = cv2.imread('img.jpg', 1) (b, g, r) = img[100, 100] # 读取像素值 print(b, g, r) #10,100 --- 110, 100 for i in range(1, 1000): img[10 + i][100] = (255, 0, 0) cv2.imshow('imageBlue.png', img) cv2.waitKey(0)
59 54 129
True
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更新日志
2024年10月02日
2024年10月02日
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