第二章 OpenCV基础（一）：图像读取与显示、图像属性、色彩空间转换、图像保存

好，咱们正式开始动手了。

OpenCV 就像一把瑞士军刀，功能很全。但再厉害的刀，也得先学会怎么拿、怎么看、怎么放回去。这一章，我们就搞定图像最基本的四个操作：读、看、改、存。

别小看这些基础。我见过不少新手，上来就调模型，结果图像路径写错了、色彩空间搞混了，折腾半天。基础打牢，后面才稳。

2.1 图像读取：imread() 的玄机

读取图像，用的是 cv2.imread()。语法很简单：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('cat.jpg')

嗯，这里要注意。OpenCV 默认读取的是 BGR 格式，不是我们常见的 RGB。这一点特别容易踩坑。

imread() 还有第二个参数，控制读取方式：

我个人习惯，做 YOLO 检测时，如果不需要颜色信息，直接读成灰度图。速度能快不少。

2.2 图像显示：imshow() 与窗口管理

读进来，总得看一眼吧？用 cv2.imshow()。

cv2.imshow('窗口标题', img)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()

这里有个关键点：waitKey() 不能省。它有两个作用：

• 保持窗口显示，直到你按键盘
• 返回按键的 ASCII 码，可以用来做交互

另外，destroyAllWindows() 是关闭所有窗口。如果你只关一个，用 cv2.destroyWindow('窗口标题')。

2.3 图像属性：shape、dtype、size

图像在 OpenCV 里其实就是一个 NumPy 数组。所以它的属性，就是数组的属性。

print(img.shape)   # (高度, 宽度, 通道数)
print(img.dtype)   # uint8
print(img.size)    # 总像素数 = 高 × 宽 × 通道数

举个例子：一张 640×480 的彩色图，shape 返回 (480, 640, 3)。size 就是 480×640×3 = 921600。

为什么是 uint8？因为每个像素值范围是 0-255，刚好 8 位无符号整数。这个后面做图像处理时很重要——你如果做加减法，一不小心就会溢出。

2.4 色彩空间转换：BGR ↔ RGB ↔ 灰度

这是本章的重头戏。色彩空间转换用 cv2.cvtColor()。

2.4.1 BGR 转 RGB

img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

为什么转？因为 matplotlib、PIL 这些库用的是 RGB。你不转，显示出来就是蓝汪汪一片。

2.4.2 BGR 转灰度

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

灰度图只有一个通道，shape 变成 (高, 宽)。YOLO 检测时，很多轻量模型输入就是灰度图，能省三分之一的计算量。

2.4.3 其他常见转换

我个人在项目中用得最多的是 BGR2RGB 和 BGR2GRAY。HSV 在做颜色过滤时很管用，比如提取红色区域。

2.5 图像保存：imwrite()

处理完了，得存下来。用 cv2.imwrite()。

cv2.imwrite('output.jpg', img)

它支持多种格式：jpg、png、bmp、tiff 等。保存时还可以指定参数：

# 保存为高质量 JPEG
cv2.imwrite('output.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])

# 保存为 PNG 压缩级别
cv2.imwrite('output.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 3])

JPEG 质量范围是 0-100，默认 95。PNG 压缩级别是 0-9，0 表示不压缩，9 表示最大压缩。我一般用 3，平衡速度和大小。

2.6 本章知识结构图

下面这张图，把本章的核心流程串起来了：

2.7 完整示例：一条龙操作

把上面所有知识点串起来，写一个完整的例子：

import cv2

# 1. 读取图像
img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 2. 查看属性
print(f"图像尺寸: {img.shape}")
print(f"数据类型: {img.dtype}")
print(f"总像素数: {img.size}")

# 3. 转灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4. 显示原图和灰度图
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Gray', gray)

# 5. 等待按键后保存
key = cv2.waitKey(0)
if key == ord('s'):  # 按 s 键保存
    cv2.imwrite('gray_cat.jpg', gray)
    print("保存成功！")
else:
    print("未保存")

cv2.destroyAllWindows()

这个例子，你跑一遍，基本就掌握了本章所有内容。我建议你换几张自己的图片试试，感受一下不同格式、不同尺寸的差异。