一、影像讀取與保存

需要的庫

使用pip到鏡像站安裝即可

import cv2 as cv
import imutils as imt
import numpy as np

讀取

road是路徑
orf_name是檔案名

temp_image = cv.imread(road+'\\'+orf_name)

保存

很好理解不多解釋

cv.imwrite(road+'\\'+svf_name,temp_image)

二、簡單地處理函式

縮放

''' 
使用默認的雙線性插值進行影像縮放與保存
你可以修改resize的引數改用其他插值方式
INTER_NEAREST
最近鄰插值
INTER_LINEAR
雙線性插值（默認設定）
INTER_AREA
使用像素區域關系進行重采樣，
INTER_CUBIC
4x4像素鄰域的雙三次插值
INTER_LANCZOS4
8x8像素鄰域的Lanczos插值
# 路徑 str
# 源檔案名 str
# 要保存的檔案名 str
# 縮放倍數 float or int
'''
def H_resize_img(road,orf_name,svf_name,multip):
    # 讀取并顯示圖片
    temp_image = cv.imread(road+'\\'+orf_name)
    cv.imshow(orf_name,temp_image)
    cv.waitKey() # 回車繼續
    # 讀取大小
    x,y = temp_image.shape[0:2]
    # 開始放縮
    temp_image = cv.resize(temp_image,(int(y*multip),int(x*multip)))
    # 顯示放縮結果
    cv.imshow(svf_name,temp_image) 
    # 保存影像
    cv.imwrite(road+'\\'+svf_name,temp_image)
    cv.waitKey() # 回撤繼續
    cv.destroyAllWindows()

繞中心旋轉

# 按照圖片的中心旋轉、顯示并保存
def H_Rotate_img(road,orf_name,svf_name,angle):
    # 讀取圖片并顯示
    temp_image = cv.imread(road+'\\'+orf_name)
    cv.imshow(orf_name,temp_image)
    cv.waitKey()
    # 旋轉圖片
    temp_image = imt.rotate_bound(temp_image,angle)
    # 顯示旋轉圖片
    cv.imshow(svf_name,temp_image)
    cv.waitKey()
    # 保存圖片
    cv.imwrite(road+'\\'+svf_name,temp_image)
    # 關閉視窗
    cv.destroyAllWindows()

RGB分離、灰度提取

def H_RGB_select(road,orf_name,svf_name,channel):
    # 讀取影像
    temp_image = cv.imread(road+"\\"+orf_name)
    # 生成用于補全三通道的0矩陣
    zero_arr = np.zeros(temp_image.shape[0:2], np.uint8)
    # 提取RGB通道值
    if channel == 'b':
        bc = temp_image[:,:,0]
        temp_image = cv.merge([bc,zero_arr,zero_arr]) # 通道補全
    elif channel == 'g':
        gc = temp_image[:,:,1]
        temp_image = cv.merge([zero_arr,gc,zero_arr])
    elif channel == 'r':
        rc = temp_image[:,:,2]
        temp_image = cv.merge([zero_arr,zero_arr,rc])
    elif channel == 'gray':
        bc = temp_image[:,:,0]
        gc = temp_image[:,:,1]
        rc = temp_image[:,:,2]
        temp_image = 0.114 * bc + 0.587 * gc + 0.299 * rc # 加權公式計算灰度
        temp_image = temp_image.astype(np.uint8) # 把float轉為uint8_t型別
    # 顯示
    cv.imshow(svf_name,temp_image)
    cv.waitKey()
    # 保存圖片
    cv.imwrite(road+'\\'+svf_name,temp_image)
    # 關閉視窗
    cv.destroyAllWindows()

翻轉

可以沿左右、上下、上下左右翻轉

# 圖片的翻轉
'''
@direc:
LR 左右翻轉
UD 上下翻轉
LRUD 上下左右翻轉
'''
def H_flip_img(road,orf_name,svf_name,direc):
    # 讀取影像并顯示
    temp_image = cv.imread(road+"\\"+orf_name)
    cv.imshow(orf_name,temp_image)
    cv.waitKey()
    if direc == 'LR':
        direc = 1
    elif direc == 'UD':
        direc = 0
    elif direc == 'LRUD':
        direc = -1
    # 翻轉
    temp_image = cv.flip(temp_image,direc)
    cv.imshow(svf_name,temp_image)
    cv.waitKey()

    # 保存
    cv.imwrite(road+'\\'+svf_name,temp_image)
    # 關閉圖片
    cv.destroyAllWindows()

三、測驗

代碼

# 縮小倍數
S_multip = 0.5

# 放大倍數
B_multip = 1.5

# 旋轉角度
R_angle = 45

# 圖片名
Im_name = 'hxp.png'

# 存放路徑
img_road = 'D:\Project_Python\AI_Work_5'

# 縮小
H_resize_img(img_road,Im_name,'T_small.jpg',S_multip)

# 放大
H_resize_img(img_road,Im_name,'T_big.jpg',B_multip)

# 旋轉
H_Rotate_img(img_road,Im_name,'T_rotate.jpg',R_angle)

# 翻轉
H_flip_img(img_road,Im_name,'T_flip_LR.jpg','LR')
H_flip_img(img_road,Im_name,'T_flip_UD.jpg','UD')
H_flip_img(img_road,Im_name,'T_flip_LRUD.jpg','LRUD')

# 提取RGB通道值和灰度圖
H_RGB_select(img_road,Im_name,'T_color_r.jpg','r')
H_RGB_select(img_road,Im_name,'T_color_g.jpg','g')
H_RGB_select(img_road,Im_name,'T_color_b.jpg','b')
H_RGB_select(img_road,Im_name,'T_color_gray.jpg','gray')