OpenCV图像处理

1 下载、保存、显示

最基础的操作，不做介绍，直接放代码

import cv2

gray_img = cv2.imread('images/input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)   # 下载（读入图像）

cv2.imshow('Grayscale', gray_img)     # 显示

cv2.imwrite('images/output.jpg', gray_img)     # 保存

cv2.waitKey()
其中，cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度图读入，其它还有很多形式，见官方文档。

2 图像的基本操作

包括移动（translation）、旋转（rotation）、调整尺寸（resizing）、翻转（flipping）、裁剪（cropping）还有图像算术、按位操作、掩蔽、分裂和合并通道（后面这些之后再分章节论述）。

移动：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('images/input.jpg')
num_rows, num_cols = img.shape[:2]

translation_matrix = np.float32([ [1,0,70], [0,1,110] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (num_cols + 70, num_rows + 110))
translation_matrix = np.float32([ [1,0,-30], [0,1,-50] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img_translation, translation_matrix, (num_cols + 70 + 30, num_rows + 110 + 50))

cv2.imshow('Translation', img_translation)
cv2.waitKey()

效果：

旋转：

rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((num_cols/2, num_rows/2), 30,0.7)

img_rotation = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (num_cols, num_rows))

未具体写的程序同上，主要中心代码给出。

效果：

调整尺寸：

img_scaled = cv2.resize(img,None,fx=1.2, fy=1.2, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

或者写成：

img_scaled = cv2.resize(img,(450, 400), interpolation = cv2.INTER_AREA)

其中，interpolation可见官方文档介绍。

翻转：

# 水平翻转
flipped = cv2.flip(image, 1)

# 垂直翻转
flipped = cv2.flip(image, 0)

裁剪：

img = image[85:250, 85:220]

这是最最最最最基本的操作，后面会有形态学操作、卷积操作、平滑与模糊、边缘检测等。