OpenCV-python入门：图像读取、显示与保存详解

本篇OpenCV-python学习笔记主要介绍了OpenCV的基本操作，包括环境搭建、图像的读取、显示、保存以及像素值的获取和修改。首先，着重讲述了如何在Python环境中安装OpenCV（通过pip工具），以及导入必要的库如numpy。 1. **环境搭建**： 使用`pip install opencv-python`命令来安装OpenCV的Python接口，确保系统上已安装了OpenCV库。 2. **图像读取与显示**： - `cv2.imread()`函数用于导入图像，它接受一个文件名和一个可选的标记参数。标记可以是`cv2.IMREAD_COLOR`（默认）读取彩色图像，或`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`读取灰度图像。返回值是一个numpy数组，代表图像矩阵。 - `cv2.imshow()`用于显示图像，需要传入一个窗口名称和要显示的图片。`cv2.waitKey(0)`用于暂停程序直到用户按键，`cv2.destroyAllWindows()`则用于关闭所有窗口。 - 提示了创建窗口时，可以使用`cv2.namedWindow()`指定窗口类型，例如`cv2.WINDOW_NORMAL`允许调整窗口大小。 3. **图像保存**： `cv2.imwrite()`函数用于将图片保存到指定的文件名，接收两个参数：文件名和待保存的图片。 4. **像素值操作**： 通过索引访问图像的像素值，例如`img[100,100]`表示获取第100行第100列的像素。对于RGB图像，这会返回一个包含红、绿、蓝三个通道的值；对于灰度图像，则返回一个单一的灰度值。 文章最后展示了如何创建一个窗口、显示图像、获取像素值，并将图像保存回原文件。通过这些基础操作，读者可以初步掌握OpenCV在图像处理中的应用，后续章节可能会深入探讨更多高级功能，如图像处理算法、特征检测等。