《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（9）多帧图像的读取与保存

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第1章 图像的基本操作

为了方便初学者从零开始学习OpenCV-Python，本书从图像的读取、保存和显示等基本操作开始介绍，使读者可以循序渐进地使用和理解本书的每一个例程。

1.5 多帧图像的读取与保存

多帧图像是指将多幅图像或帧数据保存在单个文件中，也称多页图像或图像序列，主要用于对时间或场景相关图像集合进行操作的场合。例如，时间序列图像是动态图像（动图），可以实现简单的动画效果，计算机断层扫描（CT）图像是空间序列图像。常用的多帧图像格式有GIF、PNG、TIFF。

函数cv.imreadmulti用于从指定的多帧图像文件中读取多幅图像。函数cv.imwritemulti用于将多幅图像保存到指定的多帧图像文件中。

函数原型

cv.imreadmulti(filename[, mats=None, flags=IMREAD_ANYCOLOR]) → retval, mats
cv.imreadmulti(filename, start, count[, mats=None, flags=IMREAD_ANYCOLOR]) → retval, mats
cv.imwritemulti(filename, img[,]) → retval

参数说明

• filename：读取或写入多帧图像的文件路径和文件名，包括扩展名。
• mats：返回值，读取的图像文件向量，是列表类型，列表元素为多维Numpy数组。
• img：写入的多帧图像的数据文件，是列表类型，列表元素为多维Numpy数组。
• flags：图像读取模式，可选项，默认值为IMREAD_ANYCOLOR。
• start：开始读取的帧索引，即跳过此前的图像帧。
• count：读取图像帧的页数。
• retval：返回值，读取成功标志，布尔值。

注意问题
（1） 本函数中读取多帧图像文件的返回值mats、写入的多帧图像的数据文件img是列表（List）类型。列表元素是多维Numpy数组，即每个列表元素 mats[i] 是一幅二维图像。
（2） 多帧图像中每帧图像的大小可以相同，也可以不同。
（3） OpenCV目前不支持GIF格式，推荐使用TIFF格式处理多帧图像。

【例程0108】多帧图像（动图）的读取和保存

本例程用于多帧图像（动图）的读取和保存。

# 【0108】多帧图像（动图）的读取和保存
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    # 读取单幅图像，支持 BMP、JPG、PNG、TIFF 等常用格式
    img1 = cv.imread("../images/FVid1.png")  # 读取彩色图像 FVid1.png
    img2 = cv.imread("../images/FVid2.png")  # 读取彩色图像 FVid2.png
    img3 = cv.imread("../images/FVid3.png")  # 读取彩色图像 FVid3.png
    img4 = cv.imread("../images/FVid4.png")  # 读取彩色图像 FVid4.png
    imgList = [img1, img2, img3, img4]  # 生成多帧图像列表

    # 保存多帧图像文件
    saveFile = "../images/imgList.tiff"  # 保存多帧图像文件的路径
    ret = cv.imwritemulti(saveFile, imgList)
    if (ret):
        print("Image List Write Successed in {}".format(saveFile))
        print("len(imgList): ", len(imgList))  # imgList 是列表，只有长度没有形状

    # 读取多帧图像文件
    imgMulti = cv.imreadmulti("../images/imgList.tiff")  # 读取多帧图像文件
    print("len(imgList): ", len(imgList))  # imgList 是列表
    # 显示多帧图像文件
    for i in range(len(imgList)):
        print("\timgList[{}]: {}".format(i, imgList[i].shape))  # imgList[i] 是多维 Numpy 数组
        cv.imshow("imgList", imgList[i])  # 在窗口 imgList 中逐帧显示
        cv.waitKey(1000)
    cv.destroyAllWindows()

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【第一章连载完】

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