[人工智能]图像基本操作（学习笔记）

一、基本理论知识

?

1.像素点的值，表示亮度，从暗到亮：【0,255】

2.彩色图像：R,G,B三通道；黑白图像（灰度图）：一个通道

二、图像读取：

彩色：

import cv2#opencv读取的是RGB图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img=cv2.imread('D:/h.png')#彩色读取
print(img)#输出矩阵

#图像的显示
cv2.imshow('image',img)#参数一：窗口名字，参数二：图像名字
cv2.waitKey(10000)#等待时间  0：表示按任意键终止 非0：n毫秒后终止
cv2.destroyAllWindows()

print(img.shape)

输出：

[[[242 242 242]
? [242 242 242]
? [242 242 242]
? ...
?删了一大截
? ...
? [242 242 242]
? [242 242 242]
? [242 242 242]]]
(826, 1513, 3)

灰色：

import cv2#opencv读取的是RGB图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img=cv2.imread('D:/xiaohuahua.webp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#灰色读取，需要第二参数
print(img)#输出矩阵

#图像的显示
cv2.imshow('image',img)#参数一：窗口名字，参数二：图像名字
cv2.waitKey(10000)#等待时间  0：表示按任意键终止 非0：n毫秒后终止
cv2.destroyAllWindows()

#数组（矩阵）的维度
print(img.shape)

输出：

[[242 242 242 ... 242 242 242]
?[242 242 242 ... 242 242 242]
?[242 242 242 ... 242 242 242]
?...
?[250 250 250 ... 242 242 242]
?[250 250 250 ... 242 242 242]
?[250 250 250 ... 242 242 242]]
(826, 1513)#只有h w 无c了

三、图像属性

1.img.shape，数组（矩阵）的维度

print(img.shape)

输出：
如：(826, 1513, 3)#分别表示 h w ?c，其中c的顺序是BGR（opencv中）

四、图形保存

cv2.imwrite("图像保存路径”，被保存图像的name)

import cv2#opencv读取的是RGB图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img=cv2.imread('D:/xiaohuahua.webp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#灰色读取


#保存图像
cv2.imwrite("D:/wuyong.webp",img)

这样，你的D盘下就多了一个文件——wuyong

五、其它

img.size:像素点的总个数