OpenCV3 for python3 学习笔记1

　　

　　1、读/写图像文件

　　　　OpenCV的imread()函数和imwrite()函数能支持各种静态图像文件格式。不同系统支持的文件格式不一样，但都支持BMP格式，通常还应该支持PNG、JPEG和TIFF格式。

　　　　无论哪种格式，每个像素都会有一个值，但不同格式表示像素的方式有所不同。如：

import cv2
import numpy as np
import os

img = np.zeros((300, 300), dtype = np.uint8)    # 通过二维NumPy数组来简单创建一个黑色的正方形图像
print(img)                                  # 在控制台打印该图像
print(img.shape)                            # 通过shape属性来查看图像的结构，返回行和列，如果有一个以上的通道，还会返回通道数
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 利用cv2.cvtColor函数将该图像转换成BGR格式
print(img)
print(img.shape)
cv2.namedWindow("Image")                    # 显示该图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey ()

　　 　　结果为：

[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]
# 每个像素都由一个8位整数来表示，即每个像素值的范围是0~255
(300, 300)
[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 ...

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  ...
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]]
# 现在每个像素都由一个三元数组表示，并且每个整型向量分别表示一个B,G和R通道。其他色彩空间（如HSV）也以同样的方式来表示像素，只是取值范围和通道数目不同（例如，HSV色彩空间的色度值范围为0~180）
(300, 300, 3)

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