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Python OpenCV一個(gè)窗口中顯示多幅圖像

更新時(shí)間：2022年01月10日 14:54:37 作者：Hong_Youth

大家好，本篇文章主要講的是Python OpenCV一個(gè)窗口中顯示多幅圖像，感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧，對你有幫助的話記得收藏一下，方便下次瀏覽

在使用opencv顯示圖像時(shí)，有時(shí)候需要顯示多張圖像，就會出現(xiàn)多個(gè)窗口，顯得冗余，用戶不好操作。這時(shí)候就想著能不能將這些圖像在一個(gè)窗口中顯示。

方法1：創(chuàng)建畫布，將所有圖像復(fù)制到畫布中，最后顯示畫布

  # 方法1：創(chuàng)建一個(gè)畫布，將所有圖像復(fù)制到畫布中，最后顯示畫布
    h, w, _ = img.shape

    img_list = [img, invert, gaussianBlur, flip]  # 圖像列表

    four_view = np.zeros((h * 2 + 10, w * 2 + 10, 3), np.uint8)  # 創(chuàng)建空白圖像
    four_view[:, :] = 255  # 給所有通道的像素值賦值255
    for i in range(len(img_list)):
        row = i // 2
        col = i % 2
        print(row, col)
        # 將小圖像復(fù)制到大畫布上。
        np.copyto(four_view[(h + 10) * row:h * (row + 1) + 10 * row, (w + 10) * col:w * (col + 1) + 10 * col],
                  img_list[i])

    cv.imshow('result', four_view)

方法2：使用numpy模塊中的水平堆疊和豎直堆疊完成所有圖像的堆疊，最后當(dāng)成一整張圖顯示。

主要用到的兩個(gè)函數(shù)有：np.hstack()和np.vstack()

水平堆疊函數(shù)hstack(tup)：ndarrays 序列除了第二個(gè)軸外，數(shù)組必須具有相同的形狀，除了可以是任意長度的一維數(shù)組。豎直堆疊函數(shù)np.vstack()：ndarrays 序列除了第一個(gè)軸外，數(shù)組必須具有相同的形狀。一維數(shù)組必須具有相同的長度。

# 方法2：使用numpy的水平堆疊和豎直堆疊完成所有圖像的堆疊，最后一起顯示
    vs1 = np.hstack((img, invert))  # 水平堆疊
    vs2 = np.hstack((gaussianBlur, flip))  # 水平堆疊
    result = np.vstack((vs1, vs2))  # 豎直堆疊

整個(gè)項(xiàng)目的完整代碼：

# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: color_operation.py
Program IDE: PyCharm
Create File By Author: Hong
"""
import cv2 as cv
import numpy as np


def image_display(image_path: str):
    """
    多個(gè)圖像在一個(gè)窗口內(nèi)顯示
    :param image_path: 傳入圖像路徑
    :return:
    """
    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)

    # 顏色取反
    invert = cv.bitwise_not(img)
    # 高斯模糊
    gaussianBlur = cv.GaussianBlur(img, (0, 0), 10)
    # 鏡像
    flip = cv.flip(img, 1)  # 0表示繞x軸翻轉(zhuǎn)；1表示繞y軸翻轉(zhuǎn)；-1表示繞兩個(gè)軸翻轉(zhuǎn)

    # 方法1：創(chuàng)建一個(gè)畫布，將所有圖像復(fù)制到畫布中，最后顯示畫布
    h, w, _ = img.shape

    img_list = [img, invert, gaussianBlur, flip]

    four_view = np.zeros((h * 2 + 10, w * 2 + 10, 3), np.uint8)
    four_view[:, :] = 255  # 給所有通道的像素值賦值255
    for i in range(len(img_list)):
        row = i // 2
        col = i % 2
        print(row, col)
        # 將小圖像復(fù)制到大畫布上。
        np.copyto(four_view[(h + 10) * row:h * (row + 1) + 10 * row, (w + 10) * col:w * (col + 1) + 10 * col],
                  img_list[i])
    cv.imshow('result', four_view)

    # 方法2：使用numpy的水平堆疊和豎直堆疊完成所有圖像的堆疊，最后一起顯示
    vs1 = np.hstack((img, invert))  # 水平堆疊
    vs2 = np.hstack((gaussianBlur, flip))  # 水平堆疊
    result = np.vstack((vs1, vs2))  # 豎直堆疊

    # 初略解決imshow()中文亂碼顯示的問題。不能完全解決，有些中文無法顯示。這是python-opencv的弊端
    def zh_ch(string):
        return string.encode('gbk').decode(errors='ignore')

    cv.imshow(zh_ch('圖片'), result)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    path = 'images/daiyutong.png'
    image_display(path)

效果展示：

OpenCV-Python在一個(gè)窗口中顯示多幅圖像_python