python opencv 实现读取、显示、写入图像的方法
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。
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官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/
1、读取图像
importcv2
image=cv2.imread("dog2.jpg",1)
说明：
第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。
- cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。
- cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
- cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道
注意除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。
即使图像路径出现了错误，也不会报错，而是print(image)会输出None。
2、显示图像
cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
说明：
使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。
cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键a等，我们将在下面讨论。
注意除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图像。
cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函数cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。
注意在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能cv.namedWindow()完成的。默认情况下，该标志为cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。
cv2.namedWindow('image'，cv.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image'，image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3、写入图像
使用函数cv.imwrite()保存图像。
第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。cv.imwrite('messigray.png'，img)
这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。
在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按s保存图像并退出，或者按ESC键直接退出而不保存。
importnumpyasnp
importcv2
img=cv.imread('dog2.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k=cv.waitKey(0)
ifk==27:#等待ESC退出
cv.destroyAllWindows()
elifk==ord('s'):#等待关键字，保存和退出
cv.imwrite('dog2gray.png',img)
cv.destroyAllWindows()
如果使用的是64位计算机，则必须k=cv.waitKey(0)按如下所示修改行：k=cv.waitKey(0)&0xFF
4、结合使用matplotlib
importnumpyasnp
importcv2ascv
frommatplotlibimportpyplotasplt
img=cv.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img,cmap='gray',interpolation='bicubic')
plt.xticks([]),plt.yticks([])#隐藏x轴和y轴上的刻度值
plt.show()
警告：OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。但是Matplotlib以RGB模式显示。因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。
总结
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