Загрузка изображения с помощью OpenCV осуществляется с использованием функции cv2.imread(), которая позволяет считать изображение из файла и преобразовать его в структуру данных (массив NumPy), удобную для дальнейшей обработки. OpenCV поддерживает различные форматы изображений (JPEG, PNG, BMP, TIFF и др.) и может загружать изображения в разных цветовых пространствах.

1. Импорт библиотеки

Перед началом необходимо импортировать модуль:

import cv2

Также полезно импортировать NumPy, так как изображение в OpenCV представляется как массив:

import numpy as np

2. Функция cv2.imread()

Синтаксис:

image = cv2.imread(filename, flags)

• filename — путь к файлу изображения (относительный или абсолютный).

• flags — способ, которым будет прочитано изображение.

Значения flags:

Пример загрузки цветного изображения:

image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

Пример загрузки grayscale-изображения:

gray_image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

Пример загрузки изображения с альфа-каналом:

image_with_alpha = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

3. Проверка успешной загрузки

Если файл не найден или повреждён, cv2.imread() вернёт None. Проверка обязательна:

image = cv2.imread('image.jpg')
if image is None:
print("Ошибка: изображение не загружено.")

4. Цветовое пространство: BGR vs RGB

OpenCV по умолчанию использует порядок каналов BGR (Blue, Green, Red), а не RGB.

Если требуется конвертировать в RGB (например, для отображения через matplotlib), используется:

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

5. Отображение изображения

Для визуализации изображения в окне OpenCV:

cv2.imshow('Окно', image)
cv2.waitKey(0) # ожидание нажатия клавиши
cv2.destroyAllWindows()

Для отображения в Jupyter Notebook через matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(image_rgb)
plt.axis('off')
plt.show()

6. Загрузка изображения из нестандартного пути

Если путь содержит кириллицу или специальные символы, может возникнуть ошибка. Для этого изображения можно загрузить вручную через NumPy:

import numpy as np
with open('изображение.jpg', 'rb') as f:
data = f.read()
image_array = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)

7. Загрузка изображения по URL (через requests)

OpenCV напрямую не поддерживает загрузку из интернета, но можно использовать библиотеку requests:

import requests
url = 'https://example.com/image.jpg'
response = requests.get(url)
image_array = np.asarray(bytearray(response.content), dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)

8. Работа с путями

Для кроссплатформенной работы с путями:

import os
image_path = os.path.join('images', 'example.jpg')
image = cv2.imread(image_path)

9. Загрузка изображений в цикле

Если требуется загрузить множество изображений из папки:

import os
folder = 'dataset'
images = \[\]
for filename in os.listdir(folder):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
path = os.path.join(folder, filename)
img = cv2.imread(path)
if img is not None:
images.append(img)

10. Загрузка в формате float

По умолчанию изображение читается как np.uint8, но иногда полезно преобразовать его в float32 для математических операций:

image = cv2.imread('image.jpg').astype(np.float32) / 255.0

Таким образом, cv2.imread() — универсальный инструмент для чтения изображений в различных форматах и цветовых схемах, и может быть адаптирован под локальные файлы, потоки байтов, URL-источники и прочее. Он является начальной точкой почти любого пайплайна в задачах обработки изображений и компьютерного зрения.