本文主要是介绍计算机视觉 opencv 图像基本操作 图像读取 图像保存 图像切分 图像色道切分 图片融合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef cvImgShow(name,img):# 默认是rgb 读彩色图# img = cv2.imread("img1.png")# 读取成灰度图img = cv2.imread("img1.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print(img.shape)# 图片的现实 也可以创建多个窗口cv2.imshow('image',img)# 等待时间 毫秒级 0表示任意键终止cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite('img1_1.png',img)def cvVideoShow(name,video):vc = cv2.VideoCapture("video1.mp4")if vc.isOpened():open,frame = vc.read()else:open = Falsewhile open:ret,frame = vc.read()if frame is None:breakif ret == True:gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('result',gray)if cv2.waitKey(10000):breakvc.release()cv2.destroyAllWindows()def cvSplitImgShow(name,img):img = cv2.imread("img1.png")splitImg = img[0:500,0:500]print(splitImg.shape)# 图片的现实 也可以创建多个窗口cv2.imshow('image', splitImg)# 等待时间 毫秒级 0表示任意键终止cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite('splitImg_1.png', splitImg)def cvSplitImgChannelShow(name,img):img = cv2.imread("img1.png")# 拆分通道# b,g,r = cv2.split(img)## 合并通道# cv2.imshow("RED",R); #显示三通道的值都为R值时d图片# cv2.imshow("GREEN",G); #显示三通道的值都为G值时d图片# cv2.imshow("BLUE",B); #显示三通道的值都为B值时d图片## 当调用 imshow（R）时，是把图像的R，G，B三个通道的值都变为R的值，所以图像的颜色三通道值为（R，R，R）# 同理 imshow（G）和imshow（B）所显示d图像的颜色通道也依次为（G，G，G）和（B，B，B）。# 而 当三个通道d值相同时，则为灰度图。## img = cv2.merge((b,g,r))img[:,:,:0] = 0img[:,:,:1] = 0cv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 2个图片融合
def cvImageFusion():img1 = cv2.imread("img1.png")cat = cv2.imread("unnamed.jpg")print(img1.shape)cat = cv2.resize(cat,(img1.shape[1],img1.shape[0]))print(cat.shape)# res = a*x1 + b*x2 + c 最后一个参数就是偏置项res = cv2.addWeighted(img1,0.8,cat,0.2,0)cv2.imshow('image', res)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# cvImgShow("img1","img1.png")
# cvVideoShow("video","video1.mp4")
# cvSplitImgShow("img1","img1.png")cvImageFusion()
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