cv2.imwrite()怎么用？举例说明

cv2.imwrite()是OpenCV库中的一个函数，可以将图像写入到指定的文件中。它的语法格式如下：

cv2.imwrite(filename, img, params)

其中，`filename`是要写入的文件名称，`img`是要写入的图像数据，`params`是可选参数，用于指定写入图像的格式。

下面是一个实例，演示了如何使用cv2.imwrite()函数将图像保存到本地文件中：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像保存到本地文件中
cv2.imwrite('output.jpg', img)

# 读取保存的图像
output_img = cv2.imread('output.jpg')

# 显示保存的图像
cv2.imshow('Output Image', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用cv2.imread()函数读取了一张名为'test.jpg'的图像，然后调用cv2.imwrite()函数将图像保存到了名为'output.jpg'的文件中。最后，程序又读取了保存的图像，并通过cv2.imshow()函数显示出来。

相关问题

那这个简单的Opencv程序是什么呢？可以举例说明吗

好的，以下是一个简单的Opencv程序示例，用于读取图像、显示图像和保存图像：

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image;
    image = imread("example.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 读取图像

    if (!image.data) // 检查图像是否被读取成功
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 创建窗口
    imshow("Display window", image); // 在窗口中显示图像

    imwrite("result.jpg", image); // 将图像保存到文件中

    waitKey(0); // 等待按键输入
    return 0;
}

说明：

1. `#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>`包含了OpenCV的高级界面功能库。

2. `Mat image;`定义了一个`Mat`类型的变量`image`，用于存储图像数据。

3. `image = imread("example.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);`读取了一张名为`example.jpg`的彩色图像，并将其存储在`image`变量中。

4. `if (!image.data)`通过检查`image`变量中的图像数据是否为NULL，来判断图像是否被读取成功。

5. `namedWindow("Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);`创建了一个名为`Display window`的窗口，并设置窗口大小为图像尺寸。

6. `imshow("Display window", image);`在刚刚创建的窗口中显示图像。

7. `imwrite("result.jpg", image);`将图像保存到名为`result.jpg`的文件中。

8. `waitKey(0);`程序会等待键盘输入，直到用户按下任意键时才退出。

这个程序可以在C++编译器中编译运行，显示并保存一张名为`example.jpg`的图像。

用Python实现：导入cv2模块，请列举所有cv2的成员函数，成员属性，介绍所有成员函数和成员属性的作用，并作详细介绍，用Python举例说明。

好的，我明白了。首先，cv2模块是Python中的一个基于OpenCV库的图像处理模块。以下是cv2模块的成员函数和成员属性：

成员函数：
- cv2.imread()：读取图像文件，返回一个numpy数组表示的图像。
- cv2.imshow()：显示一张图像。
- cv2.imwrite()：保存一张图像。
- cv2.cvtColor()：转换图像颜色空间。
- cv2.GaussianBlur()：对图像进行高斯模糊处理。
- cv2.Sobel()：计算图像的梯度。
- cv2.threshold()：对图像进行阈值化处理。
- cv2.erode()：腐蚀图像。
- cv2.dilate()：膨胀图像。
- cv2.findContours()：查找图像的轮廓。

成员属性：
- cv2.IMREAD_COLOR：以RGB格式读取彩色图像。
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度格式读取图像。
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：以原始格式读取图像。

这些函数和属性都是用来处理图像的，以下是一些详细介绍：

cv2.imread()：
该函数接受一个图像文件名作为输入，并将其转换为numpy数组表示的图像。它可以读取多种格式的图像文件，如jpeg、png、bmp等。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.imshow()：
该函数用来显示一张图像，将图像显示在一个名为“窗口”的窗口中。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 显示图像
cv2.imshow('window', img)

# 等待按键按下
cv2.waitKey(0)

# 销毁窗口
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imwrite()：
该函数用来保存一张图像，将图像保存为指定格式和名称的文件。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 保存图像
cv2.imwrite('new_lena.jpg', img)

cv2.cvtColor()：
该函数用来转换图像的颜色空间。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 转换颜色空间
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.GaussianBlur()：
该函数用来对图像进行高斯模糊处理，是一种平滑图像的方法。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 高斯模糊处理
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

cv2.Sobel()：
该函数用来计算图像的梯度，可以用来检测图像中的边缘。具体使用方法如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算梯度
sobel_img = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 1, ksize=3)

cv2.threshold()：
该函数用来对图像进行阈值化处理，可以用来分割图像。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 阈值化处理
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.erode()和cv2.dilate()：
这两个函数分别用来腐蚀和膨胀图像，可以用来过滤噪声和连接分离的图像区域。具体使用方法如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# 腐蚀图像
erode_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

# 膨胀图像
dilate_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

cv2.findContours()：
该函数用来查找图像的轮廓，可以用来检测图像中的物体。具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 阈值化处理
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.IMREAD_COLOR、cv2.IMREAD_GRAYSCALE和cv2.IMREAD_UNCHANGED：
这三个属性用来控制cv2.imread()函数读取图像的颜色空间。具体使用方法如下：

import cv2

# 以RGB格式读取图像
img_color = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 以灰度格式读取图像
img_grayscale = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 以原始格式读取图像
img_unchanged = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

以上就是cv2模块的全部成员函数和成员属性，希望对您有所帮助。