OpenCV imread()和imdecode()：读取图像文件（附带实例）

OpenCV 中的 imread() 函数用于读取图像文件或加载图像文件，其声明如下：

cv.imread(filename[, flags]) -> retval

参数 filename 表示要读取的图像文件名；flags 表示读取模式，取值如下：

cv.IMREAD_ANYDEPTH：其值是 2，取这个标志的话，若载入的图像深度为 16 位或者 32 位，则返回对应深度的图像，否则转换为 8 位图像再返回；
cv.IMREAD_COLOR：其值是 1，取这个标志的话，图像转为彩色图像（BGR，3 通道）；
cv.IMREAD_GRAYSCALE：其值是 0，取这个标志的话，始终将图像转换成灰度图，即返回灰度图像，1 通道；
cv. IMREAD_UNCHANGED，其值是 −1，表示载入原图。

如果从指定文件加载图像成功，就返回一个存储着图片像素数据的矩阵。如果无法读取图像（缺少文件、权限不正确、格式不受支持或无效），那么函数将返回空。

在 Windows 操作系统下，OpenCV 的 imread() 函数支持如下类型的图像载入：

JPEG 文件：*.jpeg、*.jpg、*.jpe；
JPEG 2000 文件：*.jp2；
PNG 文件：*.png；
便携文件格式：*.pbm、*.pgm、*.pp；
Sun rasters 光栅文件：*.sr、*.ras；
TIFF 文件：*.tiff、*.tif；
Windows 位图：*.bmp、*.dib。

如果文件读取失败，就返回 None。可以通过返回值是否为 None 来判断是否读取正确，比如：

img = cv.imread("p1.jpg"); #读取第一幅图片
if img is None:
    sys.exit("Could not read the p1.jpg.") #如果读取为空，则退出程序

img 实际上是一个 NumPy 的 array 数组，包含了每个像素点的数据（如果是彩色模式，就是BGR值，如果是灰度模式，则是灰度值）。我们可以通过下标访问每一个像素点的数据，对每一个像素点进行更改操作。

值得注意的是，函数 imread() 根据内容而不是文件扩展名来确定图像的类型，比如把某个 BMP 图像文件的后缀名改为 JPG，imread() 依然能探测到这个文件是 BMP 图像文件。

另外，imread() 的第一个参数一般是图像文件的绝对路径或相对路径。对于绝对路径，imread() 除了不支持单右斜线（\）形式，其他斜线形式都支持，比如双右斜线形式（\\）、双左斜线形式（//）、单左斜线形式（/）等。通常相对路径更加方便点，只要把图像文件放在工程目录下即可。

注意，imread() 的文件路径不支持中文路径，如果要支持中文路径，可以用函数 imdecode()。该函数从指定的内存缓存中读取一幅图像，其声明如下：

cv.imdecode(buf, flags) -> retval

buf 是存放图像数据的内存缓存，通常用字节数组或向量的形式表示；
flags 的含义同 imread() 函数的 flags 参数。

如果内存缓冲区太短或包含无效数据，就返回空矩阵图像。实际上，imread() 和 imdecode() 内部都是通过 ImageDecoder 类来进行图像解码的。

例如，下列代码从文件中读取数据到内存：

import numpy as np #导入numpy模块
img = cv.imdecode(np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8),-1)

其中，fromfile() 函数是支持中文路径的，它通过读取文件在内存中构造数组数据，这样 imdecode 就能在内存中获得数组数据了，继而进行解码。

【实例 1】多种路径读取图像文件。

import cv2 as cv
import numpy as np #导入numpy模块

#imgpath = "d:\\我的图片\\p1.jpg";
#imgpath = "d://test//p1.jpg";
#imgpath = "d:/test/p1.jpg"
#imgpath = "d:/test//test2\\test3//test4//p1.jpg";#-- 4 --以上三种混合法
imgpath = "p1.jpg"; #-- 5 --相对路径法，放在和test.py同一路径
img = cv.imdecode(np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8),-1)
cv.imshow("img",img) #显示窗口
cv.waitKey(0) #等待按键
cv.destroyAllWindows() #释放窗口

我们对上面的 6 种路径进行了测试，任何一种都是支持的，都可以成功读取并显示图片。其中较常用的是相对路径，也就是第 5 种。图片放在和 3.1.py 文件同一路径下，既可以在 PyCharm 中直接运行来打开图片，也可以到命令行窗口下执行“pthon 3.1.py”命令来打开图片。

运行工程，结果如下图所示：

在用 imread() 或 imdecode() 加载图像文件时，可以指定模式来获得不同的效果。

【实例 2】用不同模式打开图像文件。

import cv2 as cv
import numpy as np #导入numpy模块
imgpath = "p1.jpg";
img = cv.imread(imgpath,cv.IMREAD_ANYDEPTH)
cv.imshow("img",img) #显示窗口
cv.waitKey(0) #等待按键

img = cv.imread(imgpath,cv.IMREAD_COLOR)
cv.imshow("img",img) #显示窗口
cv.waitKey(0) #等待按键继续下一幅

img = cv.imread(imgpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE)
cv.imshow("img",img) #显示窗口
cv.waitKey(0) #等待按键

cv.destroyAllWindows() #释放窗口

我们用 3 种模式来加载图片：

对于 cv.IMREAD_ANYDEPTH，由于 p1.jpg 的位深度是 24（不是 16 或 32），因此会转换为 8 位图像；
cv.IMREAD_COLOR 会将图像以彩色方式加载，由于我们的图像本来就是彩色图像，因此没有变化；
cv.IMREAD_GRAYSCALE 会将图像转换成灰度图，所以加载后图像是黑白的。

保存工程并运行，第一幅图像运行结果如下图所示。然后按空格键，可以继续显示下一幅图像。

OpenCV imread()和imdecode()：读取图像文件（附带实例）

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