opencv加载，显示以及保存图片

load、display、save

from __future__ import print_function
import argparse
import cv2 

解释：

从future package中导入print_function，是因为我们将使用实际的print() function，而不是print statement，这样我们的代码就可以在python2.7以及python3中共同运行。

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-i',"--image",required=True,
 help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())

解释：

使用“--image”参数，也就是我们图像在磁盘的路径，我们将这个路径进行parse，然后将他们存储在一个字典中。

image = cv2.imread(args["image"])
print("height: {} pixels".format(image.shape[0]))
print("width : {} pixels".format(image.shape[1]))
print("channels : {}".format(image.shape[2]))
cv2.imshow("Image",image)
cv2.waitKey(0)

解释：

cv2.imread函数将返回一个Numpy数据，代表着图像。对于Numpy数组，我们可以使用shape属性来获取图像的width、height以及channels的数量。imshow函数将我们的图像显示在Windows窗口中，它的第一个参数是"name" of our window.第二个参数是我们从磁盘加载的图像了。而waitKey函数会暂停我们的脚本程序，直到我们在键盘上按下一个key之后才继续执行，而参数0则表示我们按键盘上的任意键都可以继续执行脚本程序。

cv2.imwrite("newimage.jpg",image)

解释：

最后我们使用imwrite函数将我们的保存为jpg格式的图像，第一个参数是我们要保存的图像的路径名，第二个是我们希望保存的图像。

最后执行脚本程序：

显示效果图片

停止脚本程序很简单，就如前面所说的，在显示的图片的任意地方按键盘上的任意键即可。然后查看脚本目录，你可以看到一个newimage.jpg的图片

完整的代码

from __future__ import print_function
import argparse
import cv2 
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-i',"--image",required=True,
 help="Path to the image") 

args = vars(ap.parse_args())
image = cv2.imread(args["image"])
print("height: {} pixels".format(image.shape[0]))
print("width : {} pixels".format(image.shape[1]))
print("channels : {}".format(image.shape[2]))
cv2.imshow("Image",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("newimage.jpg",image)

更多请参考我的博客：https://0leo0.github.io/2018/OpenCV_python3.html

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關鍵字: 脚本语言 导入 保存