【图像处理】使用OpenCV进行图像处理教程(一)


       OpenCV是进行图像处理的工具,也是计算机视觉领域近十几年不断发展和完善的产物。面对这个已基本成熟的开源库知识体系,我们新生代有必要不断地总结、回顾,以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界。

       从这篇随笔开始,让我们踏上重新回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅。

1  图像处理基础

1.1  图像的读入、显示、保存

#图像读入
import cv2 img1 = cv2.imread(r'E:/python_opencv/tupian.jpg',0)
#图像显示
cv2.imshow('tupian',img1) k = cv2.waitKey()
#图像保存
cv2.imwrite('tupian,jpg',img1)

 

1.2  图像的基本表示方法

分为二值图像、灰度图像、彩色图像 这三种表示方法。

二值图像:0和1表示像素点颜色,0为黑色,1为白色。

灰度图像:256个灰度级,用数值[0,255]表示,0为黑色,1为白色。

彩色图像:RGB色彩空间表示红、绿、蓝三种通道,数值均为[0,255]。但是在opencv中用BGR色彩空间表示。

不同的表示方法和色彩空间之间可以互相转换。

 

1.3  像素处理

像素是构成一幅图像的基本组成单位。

二值图像和灰度图像:img[0,2]表示第0行第2列的像素点。

彩色图像:opencv里img[0,2]表示第0行第2列上B、G、R三个通道的像素值,img[0,2,2]表示第0行第2列上第2个通道R的像素值。

注1:可以使用二层或三层循环嵌套,对某区域内像素值整体修改,如:

for i in range(0,50):          #i表示像素的行数
    for j in range(0,100):     #j表示像素的行数
        for k in range(0,3):   #k表示通道数
            img[i,j,k]=255     #该区域的像素值均修改为255

注2:使用Numpy库中的zeros()函数可以生成一个元素值都为0的数组,如:

import numpy as np img = np.zeros((3,5,3),dtpye=np.uint8)

 

1.4  使用numpy访问像素

numpy模块中提供了item()访问像素值,itemset()修改像素值

item(i,j)或item(i,j,k)    

itemset((i,j),a) 或 itemset((i,j,k),a)   i,j为行和列,k为彩色图片中的通道,a为新值。如:

print('img.item(3,2,2)=',img.item(3,2,2))   #读取原像素值
img.itemset((3,2,2),255)   #将第3行第2列R通道的像素值修改为255

 

1.5  感兴趣区域(Region of Interset, ROI)

如果需要使用一张图片的某区域,可以将其定为感兴趣区域(ROI),然后就能对其整体进行操作。

A = img1[10:30,50:100]    #将img1的第10-30行像素、50-100列像素设定为ROI区域
img2[20:40,300:350] = A   #将该ROI区域赋给img2的第20-40行像素、300-350列像素

 

1.6  通道操作

对通道进行操作分为通道拆分和通道合并。

(一)通道拆分:

将BGR图像中的三个通道分别拆分出来。分为索引拆分方法和函数拆分方法。

索引拆分:

#拆分为B、G、R三个通道
B = img[:,:,0] G = img[:,:,1] R = img[:,:,2] 

函数拆分:

B,G,R = cv2.split(img)

(二)通道合并:

使用cv2.merge()函数将三个通道的灰度图像构成一幅彩色图像。

bgr = cv2.merge([b,g,r])  

 

1.7  获取图像属性

获取图像常用的属性,如大小、类型等。

shape 返回图像行数、列数、通道数

size 返回图像像素数

dtype 返回图像的数据类型

print('img.shape=',img.shape)   #shape 返回图像行数、列数、通道数
print('img.size=',img.size)     #size 返回图像像素数
print('img.dtype=',img.dtype)   #dtype 返回图像的数据类型

 

这次内容就分享到这里了,下次继续更新第2章图像的运算,希望与各位老师和小伙伴们交流学习~

 

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