python opencv处理图片

1、图像读入：cv2.imread()

使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像。第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。

• cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
  cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
  cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道

PS：调用opencv时，即使图像的路径是错的，OpenCV 也不会报错，但执行命令print img时得到的结果是None。

2、显示图像cv2.imshow()

使用函数cv2.imshow(win_name,img) 显示图像。第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小。你可以创建多个窗口，但是必须给他们不同的名字。

• cv2.imshow('image',img)
• cv2.waitKey(0)
• cv2.destroyAllWindows()   #cv2.destroyWindow(wname)

cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

3、保存图像cv2.imwrite()

• cv2.imwrite(file,img,num)，第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。
cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

4、图片缩放cv2.resize()

cv2.resize(InputArray, OutputArray, Size, fx, fy, interpolation)

参数解释：

• InputArray src 输入图片
• OutputArray dst 输出图片
• Size 输出图片尺寸，输出尺寸格式为（宽，高）
• fx, fy 沿x轴，y轴的缩放系数
• interpolation 插入方式，默认的插值方法为：双线性插值

interpolation 选项所用的插值方法：

• INTER_NEAREST    最近邻插值
• INTER_LINEAR    双线性插值（默认设置）
• INTER_AREA    使用像素区域关系进行重采样。
• INTER_CUBIC    4x4像素邻域的双三次插值
• INTER_LANCZOS4    8x8像素邻域的Lanczos插值

import cv2 as cv

img = cv.imread('test.jpg')    # 读入原图片

print(img.shape)    # 打印出图片尺寸

x, y = img.shape[0:2]    # 将图片高和宽分别赋值给x，y

cv.imshow('OriginalPicture', img)    # 显示原图



img_test1 = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))# 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）

cv.imshow('resize0', img_test1)

cv.waitKey()

img_test2 = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST) # 最近邻插值法缩放，缩放到原来的四分之一

cv.imshow('resize1', img_test2)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()

综合举例：

import os
import cv2
import glob

bmp_files=glob.glob('*.bmp')

for i,file in enumerate(bmp_files):

　　img = cv2.imread(file,-1)     # 读图，-1为不改变图片格式，0为灰度图

newName = file.replace('.bmp','.jpg')

img_new=cv2.resize(img,(960,540))

　　cv2.imwrite(os.path.join(jpg_dir,newName),img,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,85])   #压缩图片

　　print('第%d张图：%s'%(i+1,newName))

参考：https://blog.csdn.net/qq_36563273/article/details/110000276

https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/80835280