Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-2.影像讀取與顯示-有解無憂

宣告：由于 CSDN 發文助手禁止使用 “小白”作為標題，修改為“大白”才能通過，但本文仍然面向小白同學，也歡迎“大白”批評指正，

本系列面向 Python 小白，從零開始實戰解說 OpenCV 專案實戰，

本節介紹影像的讀取、保存和顯示，除基本方法和例程外，還給出了從網路讀取影像、讀取/保存中文路徑影像、按指定大小顯示影像、組合顯示多個影像、通過 matplotlib 顯示彩色和灰度影像的例程，

1. 影像的讀取

函式 cv2.imread() 用于從指定的檔案讀取影像，

函式說明：

cv.imread(filename[, flags]) -> retval

函式 cv2.imread() 從指定檔案加載影像并回傳該影像的矩陣，
如果無法讀取影像（檔案丟失，權限不正確，格式不支持或無效），該函式回傳一個空矩陣，
目前支持的檔案格式：
- Windows 位圖 - * .bmp，* .dib
- JPEG 檔案 - * .jpeg，* .jpg，*.jpe
- JPEG 2000檔案 - * .jp2
- 便攜式網路圖形 - * .png
- WebP - * .webp
- 便攜式影像格式 - * .pbm，* .pgm，* .ppm * .pxm，* .pnm
- TIFF 檔案 - * .tiff，* .tif

引數說明：

filename：要加載的檔案的路徑和名稱
flags：讀取圖片的方式，可選項
- cv2.IMREAD_COLOR(1)：始終將影像轉換為 3 通道BGR彩色影像，默認方式
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0)：始終將影像轉換為單通道灰度影像
- cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1)：按原樣回傳加載的影像（使用Alpha通道）
- cv2.IMREAD_ANYDEPTH(2)：在輸入具有相應深度時回傳16位/ 32位影像，否則將其轉換為8位
- cv2.IMREAD_ANYCOLOR(4)：以任何可能的顏色格式讀取影像
回傳值 retval：OpenCV 影像，nparray 多維陣列

注意事項：

OpenCV 讀取影像檔案，回傳值是一個nparray 多維陣列，OpenCV 對影像的任何操作，本質上就是對 Numpy 多維陣列的運算，
OpenCV 中彩色影像使用 BGR 格式，而 PIL、PyQt、matplotlib 等庫使用的是 RGB 格式，
cv2.imread() 如果無法從指定檔案讀取影像，并不會報錯，而是數回傳一個空矩陣，
cv2.imread() 指定圖片的存盤路徑和檔案名，在 python3 中不支持中文和空格（但并不會報錯），必須使用中文時，可以使用 cv2.imdecode() 處理，參見擴展例程，
cv2.imread() 讀取影像時默認忽略透明通道，但可以使用 CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED 引數讀取透明通道，
對于彩色影像，可以使用 flags=0 按照讀取為灰度影像，

基本例程：

    # 1.1 影像的讀取
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0)  # flags=0 讀取為灰度影像

擴展例程：

    # 1.2 從網路讀取影像
    import urllib.request as request
    response = request.urlopen("https://profile.csdnimg.cn/8/E/F/0_youcans")
    imgUrl = cv2.imdecode(np.array(bytearray(response.read()), dtype=np.uint8), -1)

    # 1.3 讀取中文路徑的影像
    imgFile = "../images/測驗圖01.png"  # 帶有中文的檔案路徑和檔案名
    # imread() 不支持中文路徑和檔案名，讀取失敗，但不會報錯!
    # img = cv2.imread(imgFile, flags=1)
    # 使用 imdecode 可以讀取帶有中文的檔案路徑和檔案名
    img = cv2.imdecode(np.fromfile(imgFile, dtype=np.uint8), -1)

2. 影像的保存

函式 cv2.imwrite() 用于將影像保存到指定的檔案，

函式說明：

cv2.imwrite(filename, img [, flags])

cv2.imwrite() 將 OpenCV 影像保存到指定的檔案，
cv2.imwrite() 基于保存檔案的擴展名選擇保存影像的格式，
cv2.imwrite() 只能保存 BGR 3通道影像，或 8 位單通道影像、或 PNG/JPEG/TIFF 16位無符號單通道影像，

引數說明：

filename：要保存的檔案的路徑和名稱
img：要保存的 OpenCV 影像，nparray 多維陣列
flags：不同編碼格式的引數，可選項
- cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY：設定 .jpeg/.jpg 格式的圖片質量，取值為 0-100（默認值 95），數值越大則圖片質量越高；
- cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY：設定 .webp 格式的圖片質量，取值為 0-100；
- cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION：設定 .png 格式圖片的壓縮比，取值為 0-9（默認值 3），數值越大則壓縮比越大，

注意事項：

cv2.imwrite() 保存的是 OpenCV 影像（多維陣列），不是 cv2.imread() 讀取的影像檔案，所保存的檔案格式是由 filename 的擴展名決定的，與讀取的影像檔案的格式無關，
對 4 通道 BGRA 影像，可以使用 Alpha 通道保存為 PNG 影像，
cv2.imwrite() 指定圖片的存盤路徑和檔案名，在 python3 中不支持中文和空格（但并不會報錯），必須使用中文時，可以使用 cv2.imencode() 處理，參見擴展例程，

基本例程：

    # 1.4 影像的保存
    imgFile = "../images/logoCV.png"  # 讀取檔案的路徑
    img3 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    
    saveFile = "../images/imgSave.png"  # 保存檔案的路徑
    # cv2.imwrite(saveFile, img3, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 8])  # 保存影像檔案, 設定壓縮比為 8
    cv2.imwrite(saveFile, img3)  # 保存影像檔案

擴展例程：

    # 1.5 保存中文路徑的影像
    imgFile = "../images/logoCV.png"  # 讀取檔案的路徑
    img3 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    
    saveFile = "../images/測驗圖02.jpg"  # 帶有中文的保存檔案路徑
    # cv2.imwrite(saveFile, img3)  # imwrite 不支持中文路徑和檔案名，讀取失敗，但不會報錯!
    img_write = cv2.imencode(".jpg", img3)[1].tofile(saveFile)

3. 影像的顯示

函式 cv2.imshow() 用于在視窗中顯示影像，

函式說明：

imshow(winname, img) -> None

函式 cv2.imshow() 在指定視窗中顯示 OpenCV 影像，視窗自適應影像大小，
顯示影像的縮放取決于影像深度：
- 對 8 位無符號影像，按原樣顯示；
- 對 16 位無符號或 32 位整數影像，將像素值范圍 [0,255 * 256] 映射到 [0,255] 顯示；
- 對 32 位浮點影像，將像素值范圍 [0,1] 映射到 [0,255] 顯示；
- 如果指定視窗尚未創建，則創建一個自適應影像大小的視窗；
- 如果要顯示大于螢屏解析度的影像，需要先呼叫 namedWindow(""，WINDOW_NORMAL)，

引數說明：

winname：字串，顯示視窗的名稱，
img：所顯示的 OpenCV 影像，nparray 多維陣列

注意事項：

函式 cv2.imshow() 之后要用 waitKey() 函式設定影像視窗的顯示時長，否則不會顯示影像視窗，
影像視窗將在 waitKey() 函式所設定的時長（毫秒）后自動關閉，waitKey(0) 表示視窗顯示時長為無限，
可以創建多個不同的顯示視窗，每個視窗必須命名不同的 filename，
可以用 destroyWindow() 函式關閉指定的顯示視窗，也可以用 destroyAllWindows() 函式關閉所有的顯示視窗，

基本例程：

    # 1.6 影像的顯示(cv2.imshow)
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0)  # flags=0 讀取為灰度影像
    
    cv2.imshow("Demo1", img1)  # 在視窗 "Demo1" 顯示影像 img1
    cv2.imshow("Demo2", img2)  # 在視窗 "Demo2" 顯示影像 img2
    key = cv2.waitKey(1000)  # 等待按鍵命令, 1000ms 后自動關閉

在這里插入圖片描述

擴展例程：

    # 1.7 影像顯示(按指定大小的視窗顯示影像)
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    
    cv2.namedWindow("Demo3", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow("Demo3", 400, 300)
    cv2.imshow("Demo3", img1)  # 在視窗 "Demo3" 顯示影像 img1
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按鍵命令

    # 1.8 影像顯示(多個影像組合顯示)
    imgFile1 = "../images/imgLena.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img1 = cv2.imread(imgFile1, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)
    imgFile2 = "../images/imgGaia.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img2 = cv2.imread(imgFile2, flags=1)  # # flags=1 讀取彩色影像(BGR)

    imgStack = np.hstack((img1, img2))  # 相同大小影像水平拼接
    cv2.imshow("Demo4", imgStack)  # 在視窗 "Demo4" 顯示影像 imgStack
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按鍵命令

在這里插入圖片描述

4. 通過 matplotlib 庫顯示影像

函式 plt.imshow() 用于通過 matplotlib 庫顯示影像，

函式說明：

matplotlib.pyplot.imshow(img[, cmap])

OpenCV 使用 BGR 格式，matplotlib/PyQt 使用 RGB 格式，使用 matplotlib/PyQt 顯示 openCV 影像，要將 BGR 格式轉換為 RGB 格式：

# 圖片格式轉換：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)
imgRGB = cv2.cvtColor(imgBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

引數說明：

img：影像資料，nparray 多維陣列，對于 openCV（BGR）格式影像要先進行格式轉換
cmap：顏色圖譜（colormap），默認為 RGB(A) 顏色空間
- gray：灰度顯示
- hsv：hsv 顏色空間

注意事項：

OpenCV 和 matplotlib 中的彩色影像都是 Numpy 多維陣列，但 OpenCV 使用 BGR 格式，顏色分量按照藍/綠/紅的次序排列，而 matplotlib 使用 RGB 格式，顏色分量按照紅/綠/藍的次序排序，因此用 plt.imshow() 顯示 OpenCV 彩色影像時，先要進行顏色空間轉換，將Numpy 多維陣列按照紅/綠/藍的次序排序，
plt.imshow() 可以直接顯示 OpenCV 灰度影像，不需要格式轉換，但需要使用 cmap=‘gray’ 進行引數設定，
plt.imshow() 可以使用 matplotlib 庫中的各種方法繪圖，如標題、坐標軸、插值等，詳見 matploblib Document，
PyQt5 也使用 RGB 格式，因此在 PyQt5 中顯示 OpenCV 彩色影像時，也要進行顏色空間轉換，

基本例程：

    # 1.10 影像顯示(plt.imshow)
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 讀取檔案的路徑
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 讀取彩色影像(BGR)

    imgRGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 圖片格式轉換：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)
    img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 圖片格式轉換：BGR(OpenCV) -> Gray

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 支持中文標簽
    plt.subplot(221), plt.title("1. RGB 格式(mpl)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgRGB)  # matplotlib 顯示彩色影像(RGB格式)
    plt.subplot(222), plt.title("2. BGR 格式(OpenCV)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img1)    # matplotlib 顯示彩色影像(BGR格式)
    plt.subplot(223), plt.title("3. 設定 Gray 引數"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img2, cmap='gray')  # matplotlib 顯示灰度影像，設定 Gray 引數
    plt.subplot(224), plt.title("4. 未設定 Gray 引數"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img2)  # matplotlib 顯示灰度影像，未設定 Gray 引數
    plt.show()

程式說明：

圖 1 中 OpenCV 的 BGR 彩色影像已轉換為 RGB 格式，彩色影像的顏色顯示正常；
圖 2 中 OpenCV 的 BGR 彩色影像格式未做轉換，彩色影像的顏色顯示例外；
圖 3 中 plt.imshow() 設定 cmap=‘gray’，灰度影像的顏色顯示正常；
圖 4 中 plt.imshow() 未設定 cmap=‘gray’，灰度影像的顏色顯示例外，

在這里插入圖片描述

【本節完】

著作權宣告：

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標籤：AI

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Python 大白從零開始 OpenCV 學習課-2.影像讀取與顯示

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1. 影像的讀取

2. 影像的保存

3. 影像的顯示

4. 通過 matplotlib 庫顯示影像

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