import cv2 #opencv的缩写为cv2
import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示
import numpy as np   # numpy数值计算工具包

# 魔法指令，直接展示图，Jupyter notebook 特有
%matplotlib inline

img = cv2.imread('01_Picture/01_cat.jpg') 
print(type(img)) # img 的类型为 numpy.ndarray 类型
img              # uint8 的取值范围在 0-255 之间

<class 'numpy.ndarray'>

array([[[142, 151, 160],
        [146, 155, 164],
        [151, 160, 169],
        ...,
        [156, 172, 185],
        [155, 171, 184],
        [154, 170, 183]],

       [[107, 118, 126],
        [112, 123, 131],
        [117, 128, 136],
        ...,
        [155, 171, 184],
        [154, 170, 183],
        [153, 169, 182]],

       [[108, 119, 127],
        [112, 123, 131],
        [118, 129, 137],
        ...,
        [154, 170, 183],
        [153, 169, 182],
        [152, 168, 181]],

       ...,

       [[162, 186, 198],
        [157, 181, 193],
        [142, 166, 178],
        ...,
        [181, 204, 206],
        [170, 193, 195],
        [149, 172, 174]],

       [[140, 164, 176],
        [147, 171, 183],
        [139, 163, 175],
        ...,
        [167, 187, 188],
        [123, 143, 144],
        [104, 124, 125]],

       [[154, 178, 190],
        [154, 178, 190],
        [121, 145, 157],
        ...,
        [185, 198, 200],
        [130, 143, 145],
        [129, 142, 144]]], dtype=uint8)

# opencv 默认读取格式是 BGR 格式，matplotlib 或其他库的读取格式可能是 RGB 的
# opencv 读取并用 opencv 自带的展示函数不需要进行通道转换，但 opencv 读取后用其他库展示图片需要通道转换    

# 图像显示时,可以创建多个窗口

# 第一个入口参数为展示图像窗口的名字
# 第二个入口参数为展示图像窗口中所展示的图像
img = cv2.imread('01_Picture/01_cat.jpg') 
cv2.imshow('image_cat',img)  

# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止，5000ms表示5s
cv2.waitKey(5000)  

# 销毁图像窗口
cv2.destroyAllWindows()

# 绘图显示(封装函数)
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
cv_show('image_cat',img)

图像的读取与显示¶

1. 图像读取¶

2. 图像显示¶

2.1 图像显示(普通方法)¶

2.2 图像显示(函数方法)¶