python学opencv|读取图像（五）读取灰度图像像素

【1】引言

前序学习了图像的基本读取，掌握了imread()、imshow()和imwrite()函数的基本功能和使用技巧，参考文章链接为：

python学opencv|读取图像-CSDN博客

然后陆续掌握了彩色图像保存、图像放大和缩小以及对imshow()函数的大胆尝试技巧，相关文章见下述链接：

python学opencv|读取图像（二）保存彩色图像_python opencv 读取图像转为彩色-CSDN博客

python学opencv|读取图像（三）放大和缩小图像_python cv 调整图像大小-CSDN博客

python学opencv|读取图像（四）imshow()函数尝试-CSDN博客

在此基础上，我们对图片大小、像素、灰度等基本概念具备了一定了解，今天就来读取一下以进行深度学习。

【2】读取像素

图像具有一些基本属性，像素是其中之一。像素属性包括垂直和水平方向上的像素大小、像素总个数等基本类型。

读取图像的像素属性，应分别调用下述函数实现目标：

【a】shape函数读取垂直和水平方向上的像素大小；

【b】size函数读取总像素个数；

【c】dtype函数读取图像的数据类型（不是本次重点，之后再细究）。

以下图为例，图片截自CSDN页面，我们先将其读取，然后转化为灰度图，再输出像素属性。

图1

【2.1】读和显示图片

图片放置在project所在的位置，读取图片的程序为：

import cv2 as cv #引入cv2模块
image=cv.imread("cv019.png",0) #读取图片，将其转化为灰度图
cv.imshow('cvtest',image) #显示为灰度图
cv.waitKey() #图片显示时间
cv.destroyAllWindows() #释放所有窗口

在imread(photoname,colorpar)函数中，photoname代表要读取的图片的名字，colorpar=0时就会输出灰度图片，细节如下：

image=cv.imread("cv019.png",0) #读取图片，将其转化为灰度图

上述代码还可以优化一下，万一图片位置放错了，可能读不到，所以就需要给假设条件，把代码写为新形式：

import cv2 as cv #引入cv2模块
image=cv.imread("cv019.png",0) #读取图片，将其转化为灰度图
if image is not None: #成功读取图片
    cv.imshow('cvtest', image)  # 显示为灰度图
    cv.waitKey()  # 图片显示时间
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else: #未找到图片
    print("Error: 图片无法加载")

2.1节内部的两个程序，在图片位置正确的前提下，输出都是一张灰度图，参考图2。

【2.3】保存灰度图片

在上述基础上，增加一行保存图片代码：

cv.imwrite('opencv-gray.jpg', image) #保存灰度图

增加后的完整代码为：

import cv2 as cv #引入cv2模块
image=cv.imread("cv019.png",0) #读取图片，将其转化为灰度图
if image is not None: #成功读取图片
    cv.imshow('cvtest', image)  # 显示为灰度图
    cv.imwrite('opencv-gray.jpg', image) #保存灰度图
    cv.waitKey()  # 图片显示时间
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else: #未找到图片
    print("Error: 图片无法加载")

运行代码后的输出图像为：

图2

【2.2】读取像素属性

在上述基础上，增加代码以读取像素属性：

shape= image.shape
size = image.size
dtype= image.dtype
print('像素大小shape=',shape)
print('总像素个数size=',size)
print('图像数据类型dtype=',dtype)

此时的输出会增加下述内容：

图3

此时的完整代码为：

import cv2 as cv #引入cv2模块
image=cv.imread("cv019.png",0) #读取图片，将其转化为灰度图
if image is not None: #成功读取图片
    cv.imshow('cvtest', image)  # 显示为灰度图
    cv.imwrite('opencv-gray.jpg', image) #保存灰度图
    shape= image.shape
    size = image.size
    dtype= image.dtype
    print('像素大小shape=',shape)
    print('总像素个数size=',size)
    print('图像数据类型dtype=',dtype)
    cv.waitKey()  # 图片显示时间
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else: #未找到图片
    print("Error: 图片无法加载")

【3】总结

成功掌握灰度图像像素读取技巧。

 

 

 

 

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/144351250

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