opencv-python基本图像处理详解

目录

• 一、使用matplotlib显示图
• 1、显示热量图
•  2、显示灰度图
• 二、使用cv.imread显示图像
• 1、显示灰度图像
• 总结

一、使用matplotlib显示图

import matplotlib.pyplot as plt #plt用于显示图片
import matplotlib.image as mping #mping用于读取图片
import numpy as np
lena=mping.imread('1.jpg') #读取和代码同一目录下的图片
#此时lena就已经是一个np.array了，可以对它任意处理
lena.shape#（512，512，3）
plt.imshow(lena) #显示图片
plt.axis('off') #不显示坐标轴
plt.show()

1、显示热量图

#显示的热量图
lena_1=lena[:,:,0] 
plt.imshow(lena_1)
plt.show()

 2、显示灰度图

#显示灰度图
img=plt.imshow(lena_1)
img.set_cmap('gray')#‘hot'是热量图 cmap参数
plt.show()

二、使用cv.imread显示图像

import cv2
img=cv2.imread('1.jpg')
print(img.shape)

(296, 474, 3)

1、显示灰度图像

gray_img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(gray_img.shape)

（296，494）

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注华域联盟的更多内容！

您可能感兴趣的文章:

• python opencv图像处理基本操作示例详解
• Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现
• Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现
• Python+OpenCV图像处理—— 色彩空间转换
• Python+OpenCV六种实时图像处理详细讲解

本文由 华域联盟 原创撰写：华域联盟 » opencv-python基本图像处理详解

转载请保留出处和原文链接：https://www.cnhackhy.com/33512.htm