Opencv简单图像操作

Opencv

一、读取图片

1.imshow

c++ 复制代码
Mat imread(const string& filename, intflags=1 );

flags:
enum
{
/* 8bit, color or not */
   CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,
/* 8bit, gray */
   CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =0,
/* ?, color */
   CV_LOAD_IMAGE_COLOR      =1,
/* any depth, ? */
   CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH   =2,
/* ?, any color */
   CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR   =4
};

Mat image0=imread("dota.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);//载入最真实的图像
Mat image1=imread("dota.jpg",0);//载入灰度图
Mat image2=imread("dota.jpg",199);//载入3通道的彩色图像
Mat logo=imread("dota_logo.jpg");//载入3通道的彩色图像
  • CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED,这个标识在新版本中被废置了,忽略。
  • CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH- 如果取这个标识的话,若载入的图像的深度为16位或者32位,就返回对应深度的图像,否则,就转换为8位图像再返回。
  • CV_LOAD_IMAGE_COLOR- 如果取这个标识的话,总是转换图像到彩色一体
  • CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE- 如果取这个标识的话,始终将图像转换成灰度

  • flags >0返回一个3通道的彩色图像。
  • flags =0返回灰度图像。
  • flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像。

2.namedWindow

c++ 复制代码
void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE ); 
  • WINDOW_NORMAL设置了这个值,用户便可以改变窗口的大小(没有限制)
  • WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值,窗口大小会自动调整以适应所显示的图像,并且不能手动改变窗口大小。
  • WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话,窗口创建的时候便会支持OpenGL。

3.imshow

c++ 复制代码
void imshow(const string& winname, InputArray mat);
4.效果图

c++

python

二、图像操作

python

python 复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
image = cv.imread("/home/stoair/Opencv/Images/1.png", 4)
cv.namedWindow("initial",cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow("after",cv.WINDOW_NORMAL)
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
cv.imshow("initial",image)
for i in range(height):
	for j in range(width):
		(b, g, r) = image[i, j]
		ave = b/3 + g/3 + r/3
		image[i, j] = (ave, ave, ave)

cv.imshow("after",image) 
cv.waitKey(0)

c++

c++ 复制代码
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> 
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image0 = imread("/home/stoair/Opencv/Images/1.png", 4);
    namedWindow("initial", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("change", WINDOW_NORMAL);
    imshow("initial", image0);

    int height = image0.rows;
    int width = image0.cols;
    for(int i = 0; i < height; i++){
        for(int j = 0; j < width; j++){
            unsigned char b = image0.at<Vec3b>(i, j)[0];
            unsigned char g = image0.at<Vec3b>(i, j)[1];
            unsigned char r = image0.at<Vec3b>(i, j)[2];
            unsigned char ave = b/3 + g/3 +r/3;
            image0.at<Vec3b>(i, j)[0] = ave;
            image0.at<Vec3b>(i, j)[1] = ave;
            image0.at<Vec3b>(i, j)[2] = ave;
        }
    }

    imshow("change", image0);
    waitKey(0);
    return 0;
}
相关推荐
缘友一世6 分钟前
当LLM Agent遇上真实渗透测试:从失败分类到难度感知规划的系统性突破
人工智能·渗透测试
躺柒12 分钟前
读2025世界前沿技术发展报告32极地考察与开发
人工智能·北极·海洋工程·极地探索·海洋技术
2301_7644413316 分钟前
Dify工作流中实现查询优化(QO):将查询复杂度分类法与QOL框架融入工作流
人工智能·语言模型·自然语言处理·命令模式
oG99bh7CK17 分钟前
高光谱成像基础(六)滤波匹配 MF
人工智能·算法·目标跟踪
永霖光电_UVLED24 分钟前
生物技术公司 BiomX 进军国防市场,计划收购 DFSL
人工智能·架构·汽车
龙文浩_26 分钟前
AI深度学习/PyTorch/反向传播与梯度下降
人工智能·pytorch·深度学习
独隅29 分钟前
Keras 全面介绍:从入门到实践
人工智能·深度学习·keras
工业机器视觉设计和实现36 分钟前
自己的初心,在bpnet基础上自研cnn
人工智能·神经网络·cnn
cyyt38 分钟前
深度学习周报(3.30~4.5)
人工智能·深度学习
一颗青果41 分钟前
机器学习三大核心分支全解
人工智能