Python OpenCV基础操作：图像读取、显示与处理

本篇教程详细介绍了Python中OpenCV的基本操作方法，重点围绕图像的读取、显示、处理以及窗口管理展开。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器学习领域。 首先，介绍的是`cv2.imread()`函数，它是用来读取图像文件的关键函数。该函数接受两个参数：文件名和属性。属性`cv2.IMREAD_COLOR`是默认选项，用于读取彩色图像，此时OpenCV会按照BGR（蓝-绿-红）颜色模式加载图像，需要注意这一点，因为OpenCV内部存储的图像颜色顺序与人类视觉感知略有不同。如果需要读取灰度图像，可以设置属性为`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`。 `cv2.imshow()`函数用于在屏幕上显示图像，通过指定窗口名称和要显示的图像。可以创建多个窗口，这对于比较不同处理结果或同时展示多张图片很有帮助。为了控制程序的执行流程，`cv2.waitKey()`函数允许用户通过键盘输入等待特定时间，例如等待用户按下某个键或达到特定延迟。 `cv2.namedWindow()`函数用于创建窗口，并提供窗口大小模式选项。`cv2.WINDOW_AUTOSIZE`会让窗口根据图像的尺寸自适应，而`cv2.WINDOW_NORMAL`则允许用户调整窗口大小。当不再需要窗口时，可以使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有已命名的窗口。 此外，还提到了如何使用`cv2.imwrite()`保存图像，以及针对图像进行的操作。例如，可以通过`img.shape`获取图片的维度信息，`img.size`计算像素数量，`img.dtype`查看数据类型，这些都是评估图像特性的常用手段。 文本输出是另一个重要的功能，`cv2.putText()`允许在图片上添加文字，通过指定图片名、文字内容、坐标以及字体颜色来实现。这在标注图像或者提供解释性信息时非常有用。 图像缩放操作是常见的图像处理任务，虽然没有直接给出具体代码，但可以使用OpenCV提供的resize()函数对图像进行缩放，然后保存到新的文件。 这篇教程提供了Python-OpenCV的基础操作指南，适合初学者入门，同时也为高级用户提供了一些关键操作技巧，有助于提升图像处理和分析能力。