1.如下图所示,一张图像是有很多像素点构成的,每个像素点的取值范围在0~255之间,其表示图像的亮度,0表示是黑点,255表示白点。RGB表示图像的颜色通道,通常彩色图都是RGB三颜色通道。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210825202057570.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_Q1NETiBA6ZqP6aOO6ICM6YCdKg==,size_26,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
2.图像数据的读取。
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img=cv2.imread('cat.jpg')
print(img)
输出如下图:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20210826103129542.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_Q1NETiBA6ZqP6aOO6ICM6YCdKg==,size_10,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
3.图像的显示。
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img=cv2.imread('cat.jpg')
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待时间,毫秒级,0表示任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4.图像读取写成函数。
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
5.图像的shape。
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img=cv2.imread('cat.jpg')
print(img.shape)
##输出
(414, 500, 3)
本博主新开公众号。感谢大家扫码关注。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/2021082611081434.jpg)