Python 與 OpenCV 基本讀取、顯示與儲存圖片教學

這裡介紹如何使用 Python 與 OpenCV 讀取影像圖檔，以及將處理好的圖形寫入檔案。

OpenCV 讀取圖片

首先引入 NumPy 與 OpenCV 的 Python 模組：

import numpy as np
import cv2

OpenCV 本身就有提供讀取圖片檔的函數可用，讀取一般的圖片檔，只要呼叫 cv2.imread 即可將圖片讀取進來：

# 讀取圖檔
img = cv2.imread('image.jpg')

以 cv2.imread 讀進來的資料，會儲存成一個 NumPy 的陣列，我們可以用 type 檢查一下：

# 查看資料型態
type(img)

<class 'numpy.ndarray'>

此 NumPy 陣列的前兩個維度分別是圖片的高度與寬度，第三個維度則是圖片的 channel（RGB 彩色圖片的 channel 是 3，灰階圖片則為 1）。

以這個子來說，我們的原始圖片是一張 1920×1080 的彩色圖片，我們可以檢查一下這個 NumPy 陣列的大小：

img.shape

(1080, 1920, 3)

圖檔格式

OpenCV 的 cv2.imread 在讀取圖片時，可以在第二個參數指定圖片的格式，可用的選項有三種：

cv2.IMREAD_COLOR

此為預設值，這種格式會讀取 RGB 三個 channels 的彩色圖片，而忽略透明度的 channel。

cv2.IMREAD_GRAYSCALE

以灰階的格式來讀取圖片。

cv2.IMREAD_UNCHANGED

讀取圖片中所有的 channels，包含透明度的 channel。

這是讀取灰階圖片的範例：

# 以灰階的方式讀取圖檔
img_gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

顯示圖片

將圖片讀取進來之後，可以使用 OpenCV 所提供的 cv2.imshow 來顯示圖片：

# 顯示圖片
cv2.imshow('My Image', img)

# 按下任意鍵則關閉所有視窗
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這裡 cv2.waitKey 函數是用來等待與讀取使用者按下的按鍵，而其參數是等待時間（單位為毫秒），若設定為 0 就表示持續等待至使用者按下按鍵為止，這樣當我們按下任意按鍵之後，就會呼叫 cv2.destroyAllWindows 關閉所有 OpenCV 的視窗。

如果在程式中有許多的 OpenCV 視窗，而我們只要關閉特定的視窗時，可以改用 cv2.destroyWindow 加上視窗名稱，關閉指定的視窗：

# 關閉 'My Image' 視窗
cv2.destroyWindow('My Image')

在預設的狀況下，以 cv2.imshow 所開啟的視窗會依據圖片來自動調整大小，但若是圖片太大、佔滿整個螢幕時，我們會希望可以自由縮放視窗的大小，這時候就可以使用 cv2.namedWindow 將視窗設定為 cv2.WINDOW_NORMAL：

# 讓視窗可以自由縮放大小
cv2.namedWindow('My Image', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.imshow('My Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用 OpenCV 開啟的圖形視窗會類似這樣：

OpenCV 顯示圖片視窗

灰階的圖片也可以顯示，用法都相同：

OpenCV 顯示圖片視窗

寫入圖片檔案

若要將 NumPy 陣列中儲存的圖片寫入檔案，可以使用 OpenCV 的 cv2.imwrite：

# 寫入圖檔
cv2.imwrite('output.jpg', img)

cv2.imwrite 可透過圖片的副檔名來指定輸出的圖檔格式：

# 寫入不同圖檔格式
cv2.imwrite('output.png', img)
cv2.imwrite('output.tiff', img)

輸出圖片檔案時，也可以調整圖片的品質或壓縮率：

# 設定 JPEG 圖片品質為 90（可用值為 0 ~ 100）
cv2.imwrite('output.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])

# 設定 PNG 壓縮層級為 5（可用值為 0 ~ 9）
cv2.imwrite('output.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 5])

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 之中很常被使用的繪圖工具，以下介紹如何以 Matplotlib 顯示 OpenCV 讀入或產生的圖片。

彩色圖片

Matplotlib 顯示圖片的方式也很簡單，只要呼叫 imshow 就可以了，但是由於 OpenCV 讀取進來的圖片會以 BGR 的方式儲存三個顏色的 channel，如果直接把 OpenCV 讀入的圖片放進 Matplotlib 來顯示，就會出現類似這樣的顏色錯誤問題：

Matplotlib 圖片顏色錯誤

遇到這樣的問題，只要將 OpenCV 讀入的 BGR 格式轉為 Matplotlib 用的 RGB 格式，再交給 Matplotlib 顯示就會得到正確的結果了。以下是使用 Matplotlib 顯示彩色圖片的範例：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 使用 OpenCV 讀取圖檔
img_bgr = cv2.imread('image.jpg')

# 將 BGR 圖片轉為 RGB 圖片
img_rgb = img_bgr[:,:,::-1]

# 或是這樣亦可
# img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 使用 Matplotlib 顯示圖片
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()

顯示出來的視窗繪像這樣：

Matplotlib 顯示彩色圖片

灰階圖片

而如果是以 OpenCV 讀取灰階的圖片時，由於 channel 只有一個，所以就不會有上述的色彩問題，直接把 OpenCV 讀入的 NumPy 陣列放進 Matplotlib 的 imshow 中即可顯示，但是 Matplotlib 在顯示一個 channel 的圖片時，會用預設的 colormap 上色，所以畫出來繪像這樣：

Matplotlib 顯示灰階圖片

如果想要以黑白的方式呈現灰階圖片，可以自己設定 colormap：

# 使用 OpenCV 讀取灰階圖檔
img_gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用 Matplotlib 顯示圖片
plt.imshow(img_gray, cmap = 'gray')
plt.show()

結果會像這樣：

Matplotlib 顯示灰階圖片

參考資料：OpenCV、Matplotlib