1.安装OpenCV-Contrib-Python库2.读取图片文件像素值数组3.显示图像
①cv2.imshow()②cv2.waitKey()③cv.destoryAllWindows() 4. 保存图像 imwrite()5.获取图像的属性
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1.安装OpenCV-Contrib-Python库
OpenCV-Contrib-Python除了包含我们使用的OpenCV相关功能外，还包含了Numpy。
直接安装
pip install opencv-contrib-python
从清华镜像安装OpenCV-Contrib-Python库
2.读取图片文件像素值数组pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.simple opencv-contrib-python
首先导入cv2模块
导入命令如下：
import cv2
再就是，准备一张名为pic的图片放在同目录下，如下（忽略水印）：
然后读取并打印像素的数组：
image = cv2.imread("pic.jpg")
print(image)
需要注意的是，如果指定路径，这里的路径中不能有中文，否则会读不到数据，产生警告。如下所示：
# 读取图像，打印像素值数组
image = cv2.imread("D:/中文/pic.jpg")
print(image)
3.显示图像
要将上边读取到的像素数组作为图像显示出来，需要以下三个方法结合使用：
①cv2.imshow()
cv2.imshow(winname,mat)
imshow方法用于显示图像，
其中参数winname表示显示图像的窗口的名称，是一个字符串，且不能有中文。ma参数t即 一个 像素数组对象。
imshow()方法显示的图像窗口，会在程序运行结束时，或使用destoryAllWindows()手动将窗口销毁为止 停止显示。
仅仅一个cv2.show()方法并不能满足我们对图像展示的需求。要想控制图像显示的时间，还需要使用到cv2.waitKet()和destoryAllWindows()方法。
②cv2.waitKey()
cv2.waitKey(delay)
waitKey()用于控制图像显示的时间。
参数delay是一个数值，指延迟的时间。单位为毫秒。在这个时间内如果键盘被点击，则计时结束。否则就等到时间满足。
如果delay为0，则无限期地等待。直到键盘按键事件发生为止。
官方的解释：
函数waitKey无限期地等待一个key事件，或者等待dela毫秒，当它为正时。由于操作系统在切换线程之间有一个最小的时间间隔，该函数不会完全延迟毫秒，它将至少延迟毫秒，这取决于当时计算机上运行的其他程序。它返回按键的代码，如果在指定时间之前没有按键，则返回-1。要检查按键但不等待，请使用pollKey。
关于waitKey()与time.sleep()都有延时功能，
经过测试可以发现在这里使用time.sleep()的话，显示的只是窗口，而无图像。使用waitKet()才能显示图像。
③cv.destoryAllWindows()
cv.destoryAllWindows()
cv.destoryAllWindows()用于关闭当前程序显示的所有窗口。（当然，不包括咱的pycharm窗口）
import cv2
image = cv2.imread("pic.jpg")
cv2.imshow("cat", image) # 窗口名为“cat”
cv2.waitKey(10000) # 延迟10000毫秒（1秒=1000毫秒。也即10秒）
cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口
如果没有cv2.destroyAllWindows()窗口销毁命令，窗口似乎也会自动销毁。
这是因为没有该命令是，则窗口会在程序运行结束时自动销毁。
在这个例子中感觉不到细微差别，cv2.destroyAllWindows()显得可有可无。
如果把cv2.destroyAllWindows()去掉，换为time.sleep()，则窗口会在显示cv2.waitKey(10000)的10秒后，继续等待后续程序time.sleep()执行完毕(10秒)，总计约20秒。这样就便于理解cv2.destroyAllWindows()的意义了。
4. 保存图像 imwrite()
OpenCV提供了专门的图像保存方法imwrite()
imwrite(filename,img)
filename为保存文件目录img为像 素数组对象
import cv2
image = cv2.imread("pic.jpg")
cv2.imwrite("new_pic.jpg", image)
保存成功，执行结果可自行测试。
5.获取图像的属性
获取图像的属性，没有专门的方法，其实也就是查看像素数组的属性（即numpy数组的属性）。
只是当其应用于表示像素时，其具有了超出数组本身的意义。
常用的有
shape,彩色图像的数组是一个三维数组，可以表示为(a,b,3)。a表示竖直方向上的像素通道数量（垂直像素），b表示水平方向上的像素通道数量（水平像素），3表示每个像素有三个色彩通道。
灰度图像的像素数组是一个二维数组(a,b)，a表示垂直像素，b表示水平像素。灰度图像的每个像素有一个色彩通道。size,表示图片具有的色彩通道个数。
对彩色图像，像素数量为a×b，色彩通道个数为a×b×3。
对灰度图像，像素数量和色彩通道数都为a×b。dtype,图像数据类型，为unit类型（非负类型）。
查看彩色图像的属性：
import cv2
image = cv2.imread("pic.jpg")
print("shape =", image.shape)
print("size =", image.size)
print("dtype =", image.dtype)
如图，可以看出是一个shape为(700,700,3)的三维数组。
查看灰度图像的属性
image = cv2.imread("pic.jpg", 0)
print("shape =", image.shape)
print("size =", image.size)
print("dtype =", image.dtype)
如图，可以看出是一个shape为(700,700)的二维数组。
本次分享就到这里，感谢大家的支持！
