如何使用Python 中的Opencv实现图像处理功能？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
1.图像读取
使用cv2.imread(filepath,flags)读入图像
filepath: 读入图像完整路径（绝对路径，相对路径）
flags: 读入图像标志
import cv2
img1 = cv2.imread('C:/star.png',1)
img2 = cv2.imread('C:/star.png',0)
2.图像显示
使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像
wname: 显示图像窗口名字
img: 图像（其实是<class 'numpy.ndarray'>类型矩阵）
cv2.waitKey(delay)函数的功能是不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms
返回值为当前键盘按键值
cv2.waitKey(0) 等待按键
import cv2
img = cv2.imread('C:/star.png',1)
print(type(img))#<class 'numpy.ndarray'>
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
'''
#按键返回
k=cv2.waitKey(0)
if k == 27:
cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):
cv2.imwrite('F:/gray.jpg',img)
cv2.destroyAllWindows()
'''3.图像保存
cv2.imwrite(imageName, Image)
imageName: 需要写入的文件名就行了（包含后缀）
有第三个参数，表示为特定格式保存的参数编码，有默认值，一般不需要填写
import cv2
img = cv2.imread('C:/star.png',1)
cv2.imread('D:/star.png',img)
关于如何使用Python 中的Opencv实现图像处理功能问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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