1. Python+OpenCV图像处理——打印图片属性、设置存储
在Python中，通过使用OpenCV库可以实现对图像的处理和编辑。本文章将介绍如何使用Python和OpenCV来打印图像的属性以及设置图像的存储方法。
1.1 打印图片属性
在进行图像处理之前，了解图像的属性对于后续的操作非常重要。下面的代码展示了如何打印图像的属性：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 打印图像的属性
print("图像形状：", img.shape)
print("图像尺寸：", img.size)
print("图像数据类型：", img.dtype)
上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取图像。然后，使用`img.shape`打印图像的形状，其中返回的结果为`(高度, 宽度, 通道数)`。接下来，使用`img.size`打印图像的尺寸，即像素的总数。最后，使用`img.dtype`打印图像的数据类型。
对于一张高度为500像素，宽度为800像素，通道数为3的彩色图像，上述代码输出的结果如下：
图像形状：(500, 800, 3)
图像尺寸：1200000
图像数据类型：uint8
1.2 设置存储
在图片处理过程中，有时我们需要将处理结果进行存储。通常情况下，图像的存储格式为JPEG、PNG等常见的格式。下面的代码展示了如何使用OpenCV来将图像以指定的格式进行存储：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像保存为JPEG格式
cv2.imwrite('image_jpeg.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])
# 将图像保存为PNG格式
cv2.imwrite('image_png.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 5])
上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取图像。然后，使用`cv2.imwrite`函数将图像以指定的格式进行存储。
在保存JPEG格式图像时，可以通过第三个参数传递`cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY`和相应的质量参数来调整图像的保存质量，参数范围为0-100，数值越高保存质量越好，默认为95。
在保存PNG格式图像时，可以通过第三个参数传递`cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION`和相应的压缩参数来调整图像的保存质量，参数范围为0-9，数值越低保存质量越好，默认为3。
2. 总结
本文介绍了使用Python和OpenCV来打印图像的属性以及设置图像的存储方法。通过了解图像的属性，我们可以更好地理解图像的特点，为后续的处理提供基础。而通过设置图像的存储格式和质量，我们可以根据实际需求进行优化和调整。
在实际应用中，可以根据具体情况对图像进行处理，并使用适当的存储方式进行保存，以获得更好的效果。