opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。

opencv包安装

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　　 官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/

1、读取图像

import cv2
image=cv2.imread("dog2.jpg",1)

说明：

第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

• cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。
• cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
• cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道

注意除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。

即使图像路径出现了错误，也不会报错，而是print(image)会输出None。

2、显示图像

cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

说明：

使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。

cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等，我们将在下面讨论。

注意 除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图像。

cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函数cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

注意在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能cv.namedWindow()完成的。默认情况下，该标志为cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。

cv2.namedWindow('image'，cv.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image'，image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3、写入图像

使用函数cv.imwrite()保存图像。

第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。cv.imwrite('messigray.png'，img)

这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。

在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按s保存图像并退出，或者按ESC键直接退出而不保存。

import numpy as np
import cv2 
img = cv.imread('dog2.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27:   # 等待ESC退出
 cv.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 等待关键字，保存和退出
 cv.imwrite('dog2gray.png',img)
 cv.destroyAllWindows()

如果使用的是64位计算机，则必须k = cv.waitKey(0)按如下所示修改行：k = cv.waitKey(0) & 0xFF

4、结合使用matplotlib

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏 x 轴和 y 轴上的刻度值
plt.show()

警告：OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。但是Matplotlib以RGB模式显示。因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。

总结