00-1010在这里，您将学习如何阅读图像，如何显示图像以及如何将其保存回来。您将学习以下功能：cv.imread()、cv.imshow()、cv.imwrite()(可选)。您将学习如何使用Matplotlib
目标
显示图像来读取图像。使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录中，或者应该给出图像的完整路径。
第二个参数是指定如何读取图像的标志。
简历。加载彩色图像。任何图像的透明度都将被忽略。这是默认标志。简历。IMREAD _ GRADE:以灰度模式cv加载图像。IMREAD _ ANGEN:加载图像，包括alpha通道。请注意，除了这三个标志之外，您可以简单地分别传递整数1、0或-1。
请参见以下代码：
将numpy作为np导入
将cv2作为cv导入
#加载彩色灰度图像
Img=cv.imread('梅西5.jpg '，0)注意
即使图像路径错误，也不会导致任何错误，但print(img)会给出None。
显示图像
使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口会自动适应图像大小。
第一个参数是窗口名，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。您可以创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。
cv.imshow('image '，img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()窗口的截图如下(在Fedora-Gnome机器中):
Cv.waitKey()是一个键盘绑定功能。它的参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒数。如果您在此期间按任何键，程序将继续运行。如果0被通过，它将无限期地等待一次击键。也可以设置检测特定按键，比如按A键，我们后面再讨论。
请注意，除了键盘绑定事件之外，该功能还处理许多其他GUI事件，因此您必须使用它来实际显示图像。
Cv.destroyAllWindows()只会销毁我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定窗口，请使用函数cv.destroyWindow()将确切的窗口名称作为参数传递。
请注意，在特殊情况下，您可以创建一个空窗口，然后将图像加载到窗口中。在这种情况下，您可以指定窗口是否可以调整大小。这是通过函数cv.namedWindow()完成的。默认情况下，标志为cv。然而，如果标志被指定为cv。窗口_正常，你可以调整窗口大小。当图像尺寸过大并且窗口中添加了跟踪条时，这很有帮助。
请参见以下代码：
cv.namedWindow('image '，cv。窗口_正常)
cv.imshow('image '，img)
cv.waitKey(0)
Cv.destroyAllWindows()写入图像
使用cv.imwrite()保存图像。
第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。cv.imwrite('梅西格雷. png '，img)
这将以PNG格式将图像保存在工作目录中。
摘要
在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按S保存图像并退出，或按ESC不保存直接退出。
将numpy作为np导入
将cv2作为cv导入
img=cv.imread('梅西5.jpg '，0)
cv.imshow('image '，img)
k=cv.waitKey(0)
如果k==27: #等待电子稳定控制退出
cv.destroyAllWindows()
elif k==order(' s '): #等待关键字，保存并退出
cv.imwrite('梅西格雷. png '，img)
Cv.destroyAllWindows()注意
如果您使用的是64位计算机，则必须按如下方式修改该行：k=cv.waitKey(0)0xFF。
使用Matplotlib
Matplotlib是Python的画图库，可以为你提供多种画图方式。你将在下一篇文章中看到它们。在这里，您将学习如何使用Matplotlib显示图像。您可以使用Matplotlib缩放图像、保存图像等。
将numpy作为np导入
将cv2作为cv导入
从matplotlib导入pyplot作为plt
img=cv.imread('梅西5.jpg '，0)
plt.imshow(img，cmap='gray '，插值='bicubic ')
PLT . XT picks([])，plt.yticks([]) #隐藏X轴和Y轴上的比例值。
plt.show()窗口的截图如下：
你也可以看看
Matplotlib提供了许多绘图选项。有关更多详细信息，请参考Matplotlib文档。
注意
OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。但是Matplotlib是以RGB模式显示的。因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，彩色图像将无法在Matplotlib中正确显示。有关更多详细信息，请参见练习。
其他资源
Matplotlib绘图样式和功能：http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html练习
当活动键试图在OpenCV中加载彩色图像并在Matplotlib中显示它们时，会出现一些问题。阅读这篇讨论：http://stackoverflow.com/a/15074748/1134940)并理解它。