opencv入门到精通——图像的基本操作

目录

目标

访问和修改像素值

访问图像属性

图像感兴趣区域ROI

拆分和合并图像通道

为图像设置边框（填充）

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目标

学会：

• 访问像素值并修改它们

• 访问图像属性

• 设置感兴趣区域(ROI)

• 分割和合并图像

本节中的几乎所有操作都主要与Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识。

（由于大多数示例都是单行代码，因此示例将在Python终端中显示）

访问和修改像素值

让我们先加载彩色图像：

>>>?import?numpy?as?np
>>>?import?cv2?as?cv
>>>?img?=?cv.imread('messi5.jpg')

你可以通过行和列坐标来访问像素值。对于 BGR 图像，它返回一个由蓝色、绿色和红色值组成的数组。对于灰度图像，只返回相应的灰度。

>>>?px?=?img[100,100]
>>>?print(?px?)
[157?166?200]
#?仅访问蓝色像素
>>>?blue?=?img[100,100,0]
>>>?print(?blue?)
157

你可以用相同的方式修改像素值。

>>>?img[100,100]?=?[255,255,255]
>>>?print(?img[100,100]?)
[255?255?255]

警告

Numpy是用于快速数组计算的优化库。因此，简单地访问每个像素值并对其进行修改将非常缓慢，因此不建议使用。

注意
上面的方法通常用于选择数组的区域，例如前5行和后3列。对于单个像素访问，Numpy数组方法array.item()和array.itemset())被认为更好，但是它们始终返回标量。如果要访问所有B，G，R值，则需要分别调用所有的array.item()。

更好的像素访问和编辑方法：

#?访问?RED?值
>>>?img.item(10,10,2)
59
#?修改?RED?值
>>>?img.itemset((10,10,2),100)
>>>?img.item(10,10,2)
100

访问图像属性

图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。

图像的形状可通过img.shape访问。它返回行，列和通道数的元组（如果图像是彩色的）：

>>>?print(?img.shape?)
(342,?548,?3)

注意
如果图像是灰度的，则返回的元组仅包含行数和列数，因此这是检查加载的图像是灰度还是彩色的好方法。

像素总数可通过访问img.size：

>>>?print(?img.size?)
562248

图像数据类型通过img.dtype获得：

>>>?print(?img.dtype?)
uint8

注意
img.dtype在调试时非常重要，因为OpenCV-Python代码中的大量错误是由无效的数据类型引起的。

图像感兴趣区域ROI

有时候，你不得不处理一些特定区域的图像。对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。在获取人脸图像时，我们只选择人脸区域，搜索其中的眼睛，而不是搜索整个图像。它提高了准确性(因为眼睛总是在面部上:D )和性能(因为我们搜索的区域很小)。

使用Numpy索引再次获得ROI。在这里，我要选择球并将其复制到图像中的另一个区域：

>>>?ball?=?img[280:340,?330:390]
>>>?img[273:333,?100:160]?=?ball?

检查以下结果：

拆分和合并图像通道

有时你需要分别处理图像的B，G，R通道。在这种情况下，你需要将BGR图像拆分为单个通道。在其他情况下，你可能需要将这些单独的频道加入BGR图片。你可以通过以下方式简单地做到这一点：

>>>?b,g,r?=?cv.split(img)?>>>?img?=?cv.merge((b,g,r))

要么

>>>?b?=?img?[:,?:,?0]

假设你要将所有红色像素都设置为零，则无需先拆分通道。numpy索引更快：

>>>?img?[:,?:,?2]?=?0

警告

cv.split()是一项耗时的操作（就时间而言）。因此，仅在必要时才这样做。否则请进行Numpy索引。

为图像设置边框（填充）

如果要在图像周围创建边框（如相框），则可以使用cv.copyMakeBorder()。但是它在卷积运算，零填充等方面有更多应用。此函数采用以下参数：

• src?- 输入图像

• top，bottom，left，right?边界宽度（以相应方向上的像素数为单位）

• borderType?- 定义要添加哪种边框的标志。它可以是以下类型：

• cv.BORDER_CONSTANT?- 添加恒定的彩色边框。该值应作为下一个参数给出。

• cv.BORDER_REFLECT?- 边框将是边框元素的镜像，如下所示：?fedcba | abcdefgh | hgfedcb

• cv.BORDER_REFLECT_101或?cv.BORDER_DEFAULT与上述相同，但略有变化，例如：?gfedcb | abcdefgh | gfedcba

• cv.BORDER_REPLICATE最后一个元素被复制，像这样：?aaaaaa | abcdefgh | hhhhhhh

• cv.BORDER_WRAP难以解释，它看起来像这样：?cdefgh | abcdefgh | abcdefg

• value?-边框的颜色，如果边框类型为cv.BORDER_CONSTANT

下面是一个示例代码，演示了所有这些边框类型，以便更好地理解：

import?cv2?as?cv
import?numpy?as?np
from?matplotlib?import?pyplot?as?plt
BLUE?=?[255,0,0]
img1?=?cv.imread('opencv-logo.png')
replicate?=?cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE)
reflect?=?cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT)
reflect101?=?cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT_101)
wrap?=?cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_WRAP)
constant=?cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)
plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')
plt.show()

请参阅下面的结果。（图像与matplotlib一起显示。因此红色和蓝色通道将互换）：