讀取、顯示、裁切、儲存圖片

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plot

#Numpy 為Python中的重要模組，主要用於資料處理並能快速操作多重維度的陣列。

讀取圖片

img = cv2.imread('C:\\Users\\azxa3\\Desktop\\1.jpg')

#讀取一張照片作練習的話，這邊建議絕對路徑，因相對路徑需要看您Spyder所在路徑而做決定。

如使用相對路徑，則須將圖片放入Spyder右上角所顯示之路徑資料夾內(或更改資料夾路徑至您圖片的資料夾內)，方可使用。

#顯示圖片，第一個參數為視窗名稱，第二個參數為圖檔的變數名稱

cv2.imshow('windows name', img)

# 按下任意鍵則關閉所有視窗

#參數為等待時間(毫秒)，設定0為持續等待使用者按下按鍵

cv2.waitKey(0)

#按下任意鍵後關閉所有Opencv視窗

cv2.destroyAllWindows()

很明顯地，這張圖片的尺寸於Size的位子(高度331×寬度363)，而最後的3代表RGB 彩色圖片

第三個維度為3代表是RGB 彩色圖片，若為1則代表灰階圖片。

首先我們需要知道座標才知道該如何裁切，故我們使用matplotlib 來顯示。

如直接使用Plot來顯示會明顯出現問題，這是因為matplotlib使用的顏色模式是我們流行的RGB模式，而opencv使用的BGR模式。因此，在使用matplotlib顯示之前先要做一下圖像顏色的轉換。

# 將BGR圖像轉為RGB圖像並使用plot印出

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

plot.imshow(cv_rgb)

可明顯看出圖片變回正常了！！並可依照需求裁切，y軸為列，x軸為行，在此我們裁切［橫列：直行］為［80到270列，50到320行］

，達到看座標的目的後，可將圖片裁切後使用cv2.imshow印出

印出來後發現成功裁切出我們所需的結果！

# 將圖片裁切後印出

crop_img=img[80:270,50:320] #裁切圖片

cv2.imshow("cropped", crop_img) #show出來

cv2.waitKey(0)

可看出已經儲存於Spyder所設之路徑內，名稱為crop.jpg

# 寫入圖檔

cv2.imwrite('crop.jpg', crop_img)

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