导读：图像由多个像素构成，因此图像处理可视为计算机对像素的处理。 针对Python的OpenCV允许以位置索引方式访问和处理图像中的像素。
本文教手把手图像处理的基本操作。
作者：活泼的阿里lydrjb生动的未来
资料来源：大数据dt(id:hzdashuju ) )。
01 图像的读取、显示和保存
OpenCV提供了用于处理图像操作的cv2模块。
1. 读取图像
OpenCV提供了用于执行图像读取操作的cv2.imread )函数。 函数的基本格式如下：
retval=cv2.imread(filename (，flags] ) )其中：
retval是返回值，该值是读取的图像。filename是要读取的图像的完整文件名。flags是读取标志，用于控制要读取的文件类型。 如表3-1所示，第1列的值与第3列的数值表示的含义一致。
表3-1一般flags标记值
例3-1 使用cv2.imread()函数读取一幅图像代码如下：
读取导入c v2 ascvimage=cv2.im read (f :/picture/lena.png ) lena图像print(image )运行码，如图3-3所示，Lena图像的
图3-3 lena图像部分的像素值
2. 显示图像
OpenCV提供了几个与图像显示相关的函数。 下面是一些常见的例子。
namedWindow ()函数用于创建指定的窗口。 常见格式如下：
none=cv2.namedwindow(window )其中window是窗口的名称。 例如：
cv2 .命名窗口(image ) )此程序创建一个名为image的新窗口。
imshow ) )函数用于显示图像，常见格式如下：
none=cv2.im show (窗口，image )其中：
window是窗口的名称。image是要显示的图像。 waitKey ()函数用于等待键，并在按下键时执行语句。 一般格式如下。
retval=cv2.waitkey([Delay] )其中：
retval是返回值。delay表示等待键盘触发的时间，单位为ms。 如果此值为负数或0，则表示无限等待，默认值为0。 destroyAllWindows函数用于释放所有窗口，常见格式如下：
None=cv2.destroyAllWindows ()例3-2 显示读取的图像代码如下：
从importcv2ascv#导入cv2模块image=cv.im read (' f :/picture/Lena.png ' )读取Lena映像cv.namedwindow )，然后单击cv.destroyAllWindows ) #执行所有窗口程序的结果如图3-4所示。
图3-4例3-2的运行结果
3. 保存图像
OpenCV提供了用于存储图像的cv2.imwrite )函数，其常见格式如下：
retval=cv2.imwrite(filename，img (，params] ) )其中：
retval是返回值。filename是要保存的映像的完整路径名，包括文件扩展名。img是要保存的图像的名称。params是保存的类型参数，可选。例3-3 编写程序，将读取到的图像保存代码如下：
导入c v2 ascv #导入从cv2模块image=cv.im read (f :/picture/lena.png )导入Lena图像cv.imwrite ) f :/pictuure
p>在图像处理过程中，有时会根据需要对通道进行拆分与合并。在OpenCV中提供了split()和merge()函数对图像进行拆分与合并。下面对这两个函数进行介绍。
1. split()拆分函数
函数split()可以拆分图像的通道，例如BGR图像的三个通道。其一般格式如下：
b,g,r = cv2.split(img)其中：
b、g、r分别是B通道、G通道、R通道的图像信息。img是要拆分的图像。例3-4 编写程序，使用split()函数对图像进行拆分代码如下：
import cv2 as cvimage = cv.imread("F:/picture/lena.png")b,g,r = cv.split(image) # 拆分图像通道分为b,g,r三个通道cv.imshow("b",b) # 显示b通道的图像信息cv.imshow("g",g) # 显示g通道的图像信息cv.imshow("r",r) # 显示r通道的图像信息cv.imshow("image", image)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()程序运行结果如图3-5所示。
▲图3-5 例3-4的运行结果：a）原始图像，b）B通道图像，c）G通道图像，d）R通道图像
其中，图3-5a是原图，图3-5b是B通道的图像，图3-5c是G通道的图像，图3-5d是R通道的图像。
2. merge()合并函数
通道合并是通道拆分的逆过程，可以将三个通道的灰度图像合并为一张彩色图像。OpenCV中提供了merge()函数来实现图像通道的合并，其基本格式为：
imagebgr = cv2.merge([b,g,r])其中：
imagebgr是合并后的图像。b、g、r分别是B通道、G通道、R通道的图像信息。例3-5 编写程序，演示合并图像的过程代码如下：
import cv2 as cvimage = cv.imread("F:/picture/lena.png")b,g,r = cv.split(image) # 拆分图像通道分为b,g,r三个通道imagebgr = cv.merge([b,g,r]) # 将b,g,r三个通道的图像合并cv.imshow("image", image)cv.imshow("imagegbgr", imagebgr)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()程序运行结果如图3-6所示。
▲图3-6 例3-5的运行结果：a）原始图像 b）拆分并合并后的图像
其中，图3-6a是原始图像，图3-6b是经过拆分后又合并的图像。
03 图像属性的获取
在进行图像处理时经常需要获取图像的大小、类型等属性信息。下面介绍几个常用属性。
shape：表示图像的大小。如果是彩色图像，则返回包含行数、列数和通道数的数组；如果是二值图像或灰度图像，则返回包含行数和列数的数组。size：表示返回的图像的像素数目。dtype：表示返回的图像的数据类型。例3-6 编写程序，观察图像的属性值代码如下：
import cv2 as cvimage = cv.imread("F:/picture/lena.png")print("image.shape",image.shape) # 输出图像的大小属性print("image.size",image.size) # 输出图像的像素数目属性print("image.dtype",image.dtype) # 输出图像的类型属性程序运行结果为：
image.shape (512, 512, 3)image.size 786432image.dtype uint8关于作者：活泼的蚂蚁，博士学历，硕士生导师，2002年至今，任职于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。研究方向主要包括人工智能、机器学习、图像处理、信号检测、目标识别、现代通信技术与电子系统等。
lydrjb，博士学历，研究员，任职于北京航天长征飞行器研究所。
生动的未来，博士学历，讲师，任职于重庆电子工程职业学院。
本文摘编自《机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理》，经出版方授权发布。
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