前言
在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，学会这些东西，我们才能更好的理解图像处理的各种操作，今天，我们将会用上一篇文章（【图像篇】opencv图像处理(一)---图像基础知识）提到的工具--OpenCV，并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作，一起来看看吧！
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一、python-OpenCV环境搭建
千里之行，始于足下，九层之台，其余垒土。学习图像处理，我们必须先搭建好相应的编程环境，python环境可以参考这篇文章（python环境搭建(番外篇)---那些年走过的路），其次在python环境安装好的基础上安装OpenCV，输入以下命令：
pip install opencv-python==3.4.5.20 # 3.0以上版本即可
最后，你需要拥有python编程的基础知识，可以参考这些文章（python学习历程之----基础篇（一））
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二、图像读取和显示
先来看看我们的原始图片：
1. 代码实践：
#coding:utf-8
import cv2
# 读取图像
src_image = cv2.imread("bridge.jpg")
# 打印OpenCV读取的图像数据
print(src_image)
# 创建窗口，显示图像，窗口名称为src_image
cv2.imshow("src_image",src_image)
# 等待任意按键按下，保持图片始终显示
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有的窗口
cv2.destroyAllWindows()
代码解读：该实例代码中较为重要的函数是读取函数 cv2.imread()，和显示函数cv2.imshow()，读取函数中一般会是两个参数，一个是图像的路径，一个是读入图像的方式(灰度读入，没有这个参数就是默认为彩色图像显示)， cv2.imread()函数读取后的图像通道顺序为BGR，因此一般用OpenCV读取的图像都会再次进行图像转换为RGB顺序，然后再来进行其他操作。cv2.imshow()函数包括两个参数，第一个参数是显示窗口名字，第二个参数是需要保存的图像数据。
2.效果显示：
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三、图像保存
1. 代码实践：
#coding:utf-8
import cv2
# 读取图像
src_image = cv2.imread("bridge.jpg")
# 保存图像
cv2.imwrite('save_bridge.jpg', src_image)
print("图像保存成功！")
代码解读：该实例代码中主要关注cv2.imwrite()函数，包含两个参数，第一个是存储后图像的名字，第二个是需要存储的图像数据。
2.效果显示：
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四、图像信息打印
1. 代码实践：
#coding:utf-8
import cv2
# 读取图像
src_image = cv2.imread("bridge.jpg")
image_width = src_image.shape[1]
image_height = src_image.shape[0]
image_channel = src_image.shape[2]
image_data = src_image.dtype
image_type = type(src_image)
print(" ------------------- ------------------ ")
print("|图像属性 | 值 |")
print(" ------------------- ------------------ ")
print("|图像的宽度 | {} |".format(image_width))
print("|图像的高度 | {} |".format(image_height))
print("|图像通道数 | {} |".format(image_channel))
print("|图像数据类型 | {} |".format(image_data))
print("|图像类型 |{} |".format(image_type))
print(" ------------ ------------------------- ")
2.效果显示：
结语
今天的分享结束了，内容较为简单，都是图像处理的基本操作，读取，显示和保存等基本函数的使用，这些都是后面图像处理的基础函数，希望粉丝老铁们下去实践一下哦，我们下期再见！
编辑：玥怡居士|审核：小圈圈居士
