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OpenCV 读取图像imread的使用详解

 更新时间：2022年09月01日 10:57:10   作者：H.S.T不想卷  
这篇文章主要介绍了OpenCV 读取图像imread的使用详解，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下

1、方法说明

import cv2 as cv
img1 =cv.imread(filename[, flags])
参数说明
filename图片路径地址
flags读取图片方式

2、目前支持的文件格式

  • . - Windows bitmaps - *.bmp, *. dib (always supported)
  • . - JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Note section)
  • . - JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Note section)
  • . - Portable Network Graphics - *.png (see the Note section)
  • . - WebP - *. webp (see the Note section)
  • . - Portable image format - *. pbm, *. pgm, *. ppm *. pxm, *. pnm (always supported)
  • . - PFM files - *. pfm (see the Note section)
  • . - Sun rasters - *. sr, *. ras (always supported)
  • . - TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Note section)
  • . - OpenEXR Image files - *. exr (see the Note section)
  • . - Radiance HDR - *. hdr, *. pic (always supported)

3、flags参数说明

flags参数代号功能
cv2.IMREAD_COLOR1将图像转换 3 通道BGR彩色图像，默认方式
cv2.IMREAD_GRAYSCALE0将图像转换为单通道灰度图像
cv2.IMREAD_UNCHANGED-1按原样返回加载Alpha通道的图像
cv2.IMREAD_ANYDEPTH2在输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位
cv2.IMREAD_ANYCOLOR4以任何可能的颜色格式读取图像

注意：

  • （1）imread( )方法默认读取的格式是BGR，不是我们熟悉的RGB格式哦！
python常用第三方包图像读取格式
OpenCVBGR
PILRGB
PyQtRGB
matplotlibRGB
  • （2）OpenCV 读取图像文件，返回值是一个【numpy.array】多维数组，即三阶矩阵；若没有读取到对应的图片不会报错，而是会返回一个空矩阵；
  • （3）filename路径中不支持中文和空格，如果生产环境需要，可以考虑用imdecode( )进行处理；

4、案例教程

# 1 图像的读取【BGR】
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv

# 读取文件的路径
imgFile = "./sources/cyq.jpg"

# flags=1 读取彩色图像(BGR)，即flags=cv.IMREAD_COLOR
img = cv.imread(imgFile, flags=cv.IMREAD_COLOR)

# 图片展示
plt.imshow(img)
plt.show()

展示结果：

原图

读取结果

# 2 图像的读取【BGR=>RGB】
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv

# 读取文件的路径
imgFile = "./sources/cyq.jpg"

# flags=1 读取彩色图像(BGR)，即flags=cv.IMREAD_COLOR
img = cv.imread(imgFile, flags=cv.IMREAD_COLOR)

# 由于matplotlib的图片像素格式为(RGB)，因此需要做格式转化；
img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)

# 图片展示
plt.imshow(img)
plt.show()

展示结果：

原图

读取结果

到此这篇关于OpenCV 读取图像imread的使用详解的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV imread 图像读取内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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