【OpenCV】Python图像处理之读取与保存

OpenCV-Python 中图像的读取与保存是图像处理的基础操作，涉及不同格式图像的加载、格式转换、保存参数设置等。以下详细介绍核心方法及常见场景的实现：

一、图像读取（cv2.imread()）

cv2.imread()用于从文件读取图像，返回 NumPy 数组（numpy.ndarray），默认以 BGR 格式存储（注意与 PIL 的 RGB 格式区别）。

1. 基本用法

import cv2

# 读取图像（默认彩色模式）
img = cv2.imread('image.jpg')

# 读取灰度图像（参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE）
gray_img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取包含alpha通道的图像（参数cv2.IMREAD_UNCHANGED）
rgba_img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

2. 参数说明

参数值	作用
cv2.IMREAD_COLOR（1）	默认值，读取彩色图像，忽略 alpha 通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE（0）	读取灰度图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED（-1）	读取原始图像（包含 alpha 通道，如 PNG、TIFF）

3. 错误处理（图像读取失败）

若文件路径错误、文件损坏或格式不支持，cv2.imread()返回None，需添加判断：

img = cv2.imread('invalid_path.jpg')
if img is None:
    print("图像读取失败，请检查路径或文件格式！")
else:
    print(f"图像形状: {img.shape}")  # 输出(高度, 宽度, 通道数)

二、图像显示（辅助验证读取结果）

读取图像后，可通过cv2.imshow()临时显示，结合cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()使用：

cv2.imshow('Color Image', img)
cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)  # 按任意键关闭窗口（参数为0表示无限等待）
cv2.destroyAllWindows()  # 释放窗口资源

三、图像保存（cv2.imwrite()）

cv2.imwrite()将图像保存为指定格式的文件，支持 JPG、PNG、BMP 等常见格式。

1. 基本用法

# 保存彩色图像
cv2.imwrite('saved_image.jpg', img)

# 保存灰度图像
cv2.imwrite('saved_gray.png', gray_img)

# 保存带alpha通道的图像（需用PNG格式）
cv2.imwrite('saved_rgba.png', rgba_img)

2. 保存参数设置

针对不同格式，可通过第三个参数设置压缩质量、透明度等：

• JPG 格式：调整压缩质量（0-100，默认 95，值越高质量越好）
• PNG 格式：调整压缩级别（0-9，默认 3，值越高压缩率越高）

# JPG保存：设置质量为80
cv2.imwrite('high_quality.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 80])

# PNG保存：设置压缩级别为6
cv2.imwrite('compressed.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 6])

3. 常见保存参数

参数常量	适用格式	作用及取值范围
cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY	JPG	压缩质量（0-100，默认 95）
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION	PNG	压缩级别（0-9，默认 3）
cv2.IMWRITE_PXM_BINARY	PPM/PGM/PBM	二进制格式（1）或 ASCII 格式（0）

四、特殊场景处理

1. 从内存 / 网络读取图像

若图像不是本地文件（如 Base64 编码、网络 URL），可通过numpy和cv2.imdecode()读取：

import numpy as np
import requests

# 从URL读取图像
url = "https://example.com/image.jpg"
response = requests.get(url)
img_array = np.asarray(bytearray(response.content), dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR)

2. 保存透明图像（Alpha 通道）

需确保图像包含 alpha 通道（如 PNG），保存时使用cv2.IMREAD_UNCHANGED读取并直接保存：

# 读取带alpha通道的PNG
rgba_img = cv2.imread('transparent.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 保存透明图像（必须用PNG格式）
cv2.imwrite('saved_transparent.png', rgba_img)

3. 格式转换后保存

若需将 BGR 格式（OpenCV 默认）转为 RGB 格式保存（如匹配 PIL），可通过cv2.cvtColor()转换：

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite('rgb_image.jpg', img_rgb)

五、常见问题与注意事项

1. 路径问题：

   • 绝对路径：cv2.imread('D:/images/test.jpg')（Windows）或cv2.imread('/home/user/images/test.jpg')（Linux/macOS）
   • 相对路径：确保脚本执行目录与图像文件目录正确，避免中文路径（可能导致读取失败）。

2. 图像格式支持：OpenCV 支持 JPG、PNG、BMP、TIFF 等格式，不支持 WebP（需额外编译或转换）。

3. 数据类型 ：读取的图像数组类型为uint8（0-255），若进行浮点运算后保存，需转回uint8：

   # 示例：浮点图像转回uint8并保存
   float_img = img.astype(np.float32) / 255.0
   save_img = (float_img * 255).astype(np.uint8)
   cv2.imwrite('restored.jpg', save_img)

六、完整示例

import cv2
import numpy as np

# 1. 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
if img is None:
    raise ValueError("图像读取失败！")

# 2. 显示图像信息
print(f"图像形状: {img.shape}")  # (height, width, channels)
print(f"数据类型: {img.dtype}")   # uint8

# 3. 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 保存图像
cv2.imwrite('gray_test.jpg', gray)  # 保存灰度图
cv2.imwrite('compressed_test.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 70])  # 低质量JPG

# 5. 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Gray', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结

OpenCV 的imread()和imwrite()是图像 IO 的核心函数，需注意格式转换（BGR↔RGB）、路径处理和参数设置。结合错误判断和格式适配，可应对绝大多数图像读取与保存场景。