詳解cv2.imread()

在Python圖像處理中，cv2.imread()是一個非常基礎而重要的函數。本文將從幾個方面詳細解釋該函數的用法。

一、讀取圖片

cv2.imread()函數是將圖像載入內存中的函數，它的具體用法如下：

img = cv2.imread(file_path, flag)

其中，file_path 表示圖像文件的路徑，flag 代表讀取圖像的方式，可以是以下三種中的一種。

1. cv2.IMREAD_COLOR: 以 BGR 模式讀入圖像，單通道圖像將會被轉換為三通道圖像。

2. cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰度模式讀入圖像，顏色圖片將會被轉化為灰度模式。

3. cv2.IMREAD_UNCHANGED: 以彩色模式讀入圖像，包含 alpha 通道的圖像將會被讀出。

為了演示，下面將讀取一張png格式的圖片，代碼如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)

使用cv2.imshow(‘image’, img)可以查看圖片。如果想要使用matplotlib顯示圖像，代碼如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
plt.imshow(np.uint8(img[:,:,::-1]))
plt.show()

二、通道拆分

在處理圖像時，有時需要對其進行通道操作。cv2.imread()函數返回的圖像是以BGR方式存儲的圖像，我們可以使用以下方式分別讀取三種通道：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
b, g, r = cv2.split(img)

分別讀取了三個通道後，我們可以對每個通道進行相應的處理。

三、通道合併

在圖像處理時，經常會對某個通道進行處理，然後將處理後的三個通道合併為一張圖像。方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
b, g, r = cv2.split(img)
img = cv2.merge([b, g, r])

這樣就可以重新生成圖像，並且可以對其中某個通道進行處理。需要注意的是，合併時需要保證通道的順序正確，即BGR順序。

四、通道取反

在轉換圖像顏色空間時，有時需要對圖像三種通道進行取反，如BGR變為RGB，RGB變為BGR。cv2.imread()函數也可以幫助我們完成該操作，方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
img = img[:,:,::-1]

使用[:,:,::-1]可以達到通道反轉的作用，即將BGR順序變為RGB順序。需要注意的是，這種方式只適用於三通道圖像。

五、調整亮度和對比度

有時，圖像過於暗淡或過於明亮，需要進行亮度和對比度的調整。cv2.imread()函數也可以幫助我們完成該操作，方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
alpha = 2.2 # 對比度
beta = 50 # 亮度
img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)

使用cv2.convertScaleAbs()函數即可完成圖像的亮度和對比度調整。其中，alpha代表對比度，beta代表亮度。通過調節這兩個參數，可以達到理想的圖像效果。

六、裁剪和縮放

在處理圖像時，有時需要對圖像進行裁剪和縮放。cv2.imread()函數也可以幫助我們完成該操作，方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_COLOR)
img_crop = img[100:300, 200:400] # 裁剪
img_resize = cv2.resize(img, (300, 300)) # 縮放

使用這兩個方法，可以對圖像進行裁剪和縮放。其中，img_crop 代表截取(100,300)到(200,400)區域的圖像；img_resize代表將圖像縮放為300×300大小的圖像。

總結

cv2.imread()函數是Python圖像處理中一個非常基礎的函數，它可以幫助我們讀取圖像，並進行通道拆分、通道合併、通道取反、亮度調整、對比度調整、裁剪和縮放等操作。在處理圖像時，它是一個非常實用的函數，值得我們認真學習和掌握。