2.1图像的基础操作

• 读取图像
• 参数
• 要读取的图像路径
• 读取方式的标志
• cv.IMREAD_COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。（默认参数）(-1)
• cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像(0)
• cv.IMREAD_UNCHANGED：包括 alpha 通道的加载图像模式(1)
• 注意：如果加载的路径有错误，不会报错，会返回一个 None 值

• 显示图像
• 参数
• 显示图像的窗口名称，以字符串类型表示
• 要加载的图像
• 注意：在调用 OpenCV 的显示图像的 API 后，要调用 cv.waitKey 给图像绘制留下时间

• 案例：以灰度模式读取图像，分别用 OpenCV 和 matplotlib 的 API 显示图像，最后保存灰度图像
• 案例演示：image_io.py

• 绘制几何图形
• 绘制直线
• 参数
• image：要绘制直线的图像
• start, end：直线的起点和终点
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度
• 绘制矩形
• 参数
• image：要绘制矩形的图像
• leftupper, rightdown：矩形的左上角和右下角坐标
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度
• 绘制圆形
• 参数
• img：要绘制圆形的图像
• centerpoint, r：圆心和半径
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度，为 -1 时生成闭合图案并填充颜色
• 向图像中添加文字
• 参数
• image：图像
• text：要写入的文本数据
• station：文本的放置位置
• font：字体
• fontsize：字体大小
• color：文本颜色
• thickness：线条宽度
• linetype：LINE_8（默认）、LINE_4、LINE_AA

• 案例：生成一个全黑的图像，然后在里面绘制图像（直线、矩形 和 圆形）并添加文字（OpenCV）
• 案例演示：draw_graphics.py

• 获取并修改图像中的像素点
• 可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值
• 对于 BGR 图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组
• 对于灰度图像，仅返回相应的强度值
• 案例演示：modify_pixels.ipynb

• 获取图像的属性
• 图像属性包括形状（行数、列数 和 通道数）、数据类型、大小（像素数）等

属性	API
形状	image.shape
数据类型	image.dtype
图像大小	image.size

• 案例演示：get_image_properties.ipynb

• 图像通道的拆分与合并
• 有时需要将 BGR 图像分割为单个通道
• 有时需要将单独的通道合并成 BGR 图像

• 色彩空间的改变
• OpenCV 中有 150 多种颜色空间转换方法
• 最广泛使用的转换方法有两种，BGR → Gray 和 BGR → HSV
• 参数
• image：进行颜色空间转换的图像
• flag：转换类型
• cv.COLOR_BGR2GRAY：BGR → Gray
• cv.COLOR_BGR2HSV：BGR → HSV

2.2算数操作

• 图像的加法
• 可以使用 OpenCV 的 cv2.add() 函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过 NumPy 操作添加两个图像，如 res = image1 +image2
• 两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值
• 注意：OpenCV 加法和 NumPy 加法之间存在差异
• OpenCV 的加法是饱和操作
• NumPy 的加法是模运算

• 图像的混合
• 其实也是加法，但是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混合或者透明的感觉
• 图像混合的计算公式：
• 通过修改 的值 (0~1)，可以实现非常炫酷的混合
• 将两幅图混合在一起
• 第一幅图的权重是 ，第二幅图的权重是
• 函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作：

• 案例演示：arithmetic_operations.ipynb