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详解OpenCV的函数imread()和函数imshow(),并利用它们实现对图像的读取和显示

01-详解函数imread():读取图像文件

函数imread()用于读取图像文件。
函数imread()的c++原型如下：

Mat cv::imread(const String & filename,int flags = IMREAD_COLOR)

函数imread()的Python原型如下：

retval = cv.imread(filename[, flags])

函数imread()返回的是Mat对象，如果读取文件失败，函数会返回一个空矩阵，假设src_image是Mat对象，则此时src_image.data的值是NULL。因此正常读取完文件后，我们可以利用src_image.data或src_image.epmty()函数进行返回值检查，以确保文件正常载入。
示例如下：

if (src_image.data == NULL)
{std::cout << "Error: Could not load image" << std::endl;return 0;
}

if (src_image.empty())
{std::cout << "Error: Could not load image" << std::endl;return 0;
}

接下来介绍函数imread()的两个参数。
filename：
待读取图像文件的路径和文件名。
flags：
表示读取模式，默认参数为“IMREAD_COLOR”，表示将读取的图像转化成三通道的BGR彩色图像。
其它常用模式还有：
“IMREAD_GRAYSCALE”，表示将读取的图像转化成灰度图像。
“IMREAD_UNCHANGED ”，表示不对图像进行转化处理。
在OpenCV4.x中一共有13种读取模式，更多模式请参阅下面的链接。
https://docs.opencv.org/4.4.0/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80

关于函数Python-OpenCV中imread()读取的图像数据的存储格式，昊虹君认为大家也要必要了解一下，详情见链接 https://www.hhai.cc/thread-89-1-1.html

02-详解函数imshow():显示图像

函数imshow()用于显示图像。
函数imshow()的c++原型如下：

void cv::imshow(const String & winname,InputArray mat)	

函数imshow()的Python原型如下：

None=cv.imshow(winname, mat)

参数意义如下：
winname：
图像显示窗口的名字。
mat：
待显示的图像，实际上是一个Matc对象。

使用函数imshow()时要注意，该函数在显示前会对数据进行归一化处理，那么具体的归一化规则是什么呢？请参阅页面 https://www.hhai.cc/thread-86-1-1.html

如果您需要对显示图像的窗口作一些调整，那么你需要使用到函数namedWindow()，关于函数namedWindow()的详细介绍，请大家参考页面 https://www.hhai.cc/thread-87-1-1.html

03-使用函数imread()和imshow()读取并显示一幅图像

C++代码如下：

//出处：昊虹AI笔记网(hhai.cc)
//用心记录计算机视觉和AI技术//博主微信/QQ 2487872782
//QQ群 271891601
//欢迎技术交流与咨询//OpenCV版本 OpenCV3.0#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;int main()
{Mat src_image = imread("F:/material/images/2022/2022-10/bxf_small.jpg");imshow("Source Image", src_image);waitKey();return(0);
}

Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 出处：昊虹AI笔记网(hhai.cc)
# 用心记录计算机视觉和AI技术# 博主微信/QQ 2487872782
# QQ群 271891601
# 欢迎技术交流与咨询# OpenCV的版本为4.4.0import cv2 as cvsrc_image = cv.imread('F:/material/images/2022/2022-10/bxf_small.jpg')
cv.imshow('Source Image', src_image)cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

C++代码和Python代码的运行结果相同，截图如下：