1.python的opencv库
2.OpenCV之imread,imwrite,imshow
3.02 - 使用OpenCV进行的展示与保存
4.openCV的数据类型，(cpp版下的)Mat类, imshow，和plt的imshow
5.案例8：图像保存（imwrite与一次保存多张图像的imwritemulti讲解）
python的opencv库
OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，包括Python、C++、线上展馆源码Java等。本文将详细介绍Python中OpenCV库的使用。
首先，导入库是使用OpenCV的关键步骤。在Python程序中导入OpenCV库，可以使用以下代码：
python
import cv2
OpenCV提供了多种基本功能，包括图像读取、显示、处理和保存。下面将逐一介绍这些功能。
使用OpenCV读取图像的代码如下：
python
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
显示图像的方法是：
python
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
进行图像处理时，可以使用OpenCV提供的各种函数，例如滤波、边缘检测和形态学处理。以下是视频盗链源码一个简单的滤波处理示例：
python
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
最后，使用OpenCV保存图像可以使用以下代码：
python
cv2.imwrite('path_to_output_image.jpg', img)
以下是一个简单的OpenCV示例程序，包括读取一张并显示：
python
import cv2
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
通过以上介绍和示例，可以了解到Python中OpenCV库的使用方法。使用OpenCV库，可以进行图像处理、计算机视觉等开发和应用。
OpenCV之imread,imwrite,imshow
分析上一话的OpenCV例子，将讲解图像读入、显示与保存的API。
首先，OpenCV是基于C++开发的库，因此在C++中调用其API。
使用C++调用API有两种方式：引用命名空间直接调用，或使用域解析符（::）调用函数。例子中采用前者。
接下来，介绍imread函数。
imread接收Mat类型参数，返回图像矩阵或NULL。不依赖文件扩展名解码。dll驱动源码
OpenCV支持多种图像格式。
imread函数依据文件内容读取，不受扩展名限制。
之后是imshow函数，用于显示加载至内存的图像。
imshow功能展示图像，参数为图像矩阵。
最后是imwrite函数，用于图像保存。
虽然例子中未使用imwrite，但其功能为根据指定参数将图像保存至文件。
总结，imread读入、imshow显示、imwrite保存是OpenCV中基本的图像操作API。
希望与各位共同进步。
- 使用OpenCV进行的展示与保存
在本教程中，我们将深入讲解如何利用OpenCV进行的读取、显示、保存以及查看基础属性，录制源码视频这对于后续的图像处理至关重要。以下是具体的操作步骤：
首先，OpenCV提供cv2.imread()函数用于图像读取，它接收文件名和颜色类型标志。默认情况下，彩色图像使用1作为标志，而灰度图像则用0。例如，读取flower.jpg（彩色或灰度）的代码如下：
python
image = cv2.imread('flower.jpg', 1)
展示图像则使用cv2.imshow()，它需要窗口名称和要显示的图像。例如，创建一个名为'flower'的窗口展示图像：
python
cv2.imshow('flower', image)
要关闭窗口，可以等待用户按键，cv2.waitKey()函数会阻塞直到用户按下任意键，延迟时间可通过delay参数设定。最后，使用cv2.destroyAllWindows()关闭所有窗口：
python
retval = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
保存图像时，cv2.imwrite()派上用场，只需指定完整路径和待保存的图像：
python
cv2.imwrite('gray_img.jpg', image)
获取图像属性时，可以查看图像的图片唱歌源码尺寸、类型等，OpenCV提供了shape、size和dtype属性。例如，查看彩色图像的属性：
python
print(image.shape, image.size, image.dtype)
通过熟练掌握这些基本操作，你将能够有效地使用OpenCV处理图像。下期课程我们将继续探讨更多图像处理技术，敬请期待。
openCV的数据类型，(cpp版下的)Mat类, imshow，和plt的imshow
在进行复杂的图像运算时，通常推荐将数据类型转换为位浮点型（float），以避免溢出和截断问题，从而产生难以预料的错误。C++中数据类型并没有直接标明位数，但字节数遵循翻倍规则，例如，uint类型通常代表无符号整数，其位数并不是字节数的直接反映，例如uint8是8位类型，而uint则是位类型，没有提供3字节（即位）的数据类型。 OpenCV的Mat类是核心图像处理结构，它指向图像的实际数据，并且有时会进行数据的复制或不复制操作，具体取决于操作的性质。在读取图像时，imread函数返回的图像形状为高度在前，宽度在后的形式，与NumPy和numpy数组的形状相同。如果需要改变图像的数据类型，可以使用convertTo函数，但如果不指定缩放参数，它仅会改变数据类型，而不改变图像大小。 在OpenCV中，视差计算算法（如SBGM）中，numDisparities参数用于设置视差搜索范围，该值必须是的倍数。最大视差maxDisparity计算为minDisparity + numDisparities - 1。在StereoBM算法中，输出的视差图可以是CV_S或CV_F类型。对于CV_S类型，视差值默认为倍缩放，需要将每个元素除以来获取真实的视差值；而对于CV_F类型，视差图已包含真实的视差值。 在Python版本的OpenCV中，进行图像运算时通常在float数据类型上操作，以避免过多的舍入误差。将uint8类型图像转换为float类型，并进行归一化处理（通常是除以）是常见的做法，以确保数值在0到1的范围内。相反地，将float类型的图像转换回uint8类型时，通常通过乘以并取整来实现。 使用cv2.imshow时，若未特别声明图像类型，通常默认为cv2.IMREAD_UNCHANGED，即原始类型。在实验中，观察到图像类型为numpy.int，并且将像素值限制在0到之间，导致图像显示为深灰或全黑。这可能是由于图像被错误地归一化或处理导致的，尽管图像的像素值范围是正确的，但显示效果可能不正确。 在使用OpenCV和Matplotlib（plt）进行图像显示时，两者之间存在一些差异。OpenCV的图像显示功能默认使用WINDOW_AUTOSIZE，如果没有提前创建窗口，图像的显示大小可能是不确定的，可能是由于SSH环境的影响。此外，OpenCV的显示功能可能不支持特定的伪彩色显示，如turbo伪彩色。 在图像保存时，`imwrite`函数用于将图像写入文件，具体实现和参数取决于所使用的OpenCV版本和所期望的文件格式。未来的工作可能包括探索更多图像处理和显示技巧，以优化图像处理流程和结果展示。案例8：图像保存（imwrite与一次保存多张图像的imwritemulti讲解）
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图像处理后，需将结果保存至本地文件，使用OpenCV中的imwrite函数。Python与C++语言函数定义、参数说明、图像保存标志cv::ImwriteFlags解释。
案例演示：使用imread读取灰度图，并缩小尺寸，调用imwrite保存图像。执行后生成文件名为dst_2.jpg的图像，并输出保存成功的信息。
imwritemulti函数用于保存多张图像到一个文件，Python语言函数定义、参数说明。案例代码展示读取多幅图像，调用imwritemulti保存至文件，生成dst_tiff.tiff文件并输出保存成功信息。