图像的基础操作

灰太狼 2021-05-03 15:43 379阅读 0赞

## 一. 获取并修改像素值 ##

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread("E://dog.jpg")
    #根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对 BGR 图像而言，返回值为 B， G， R 的值。对灰度图像而言，会返回他的灰度值
    print(img[100,100])      #[ 60 114 125]
    print(img.item(100,100,2))   #125
    img.itemset((100,100,2),25)
    print(img.item(100,100,2))   #25

## 二. 获取图像属性 ##

1.. img.shape 可以获取图像的形状。他的返回值是一个包含行数，列数，通道数的元组。

img = cv2.imread("E://dog.jpg")
    print(img.shape)     #(640, 640, 3)

如果图像是灰度图，返回值仅有行数和列数。所以通过检查这个返回值就可以知道加载的是灰度图还是彩色图。  
2.. img.size 可以返回图像的像素数目。

print(img.size)    #1228800

3.. img.dtype 返回的是图像的数据类型。

print(img.dtype)   #uint8

## 三. 图像ROI ##

ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域，可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域。如果你对图像设置了ROI，那么，opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算（只处理该ROI区域），如果没设ROI的话，就会出来整幅图像。

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread("E://dog.jpg")
    
    ballImg = img[380:520,230:350]   #利用numpy中的数组切片设置ROI区域
    img[0:140,0:120] = ballImg       #将设置的ROI区域添加到原图像的左上方
    
    cv2.namedWindow("Image")
    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(0)

![这里写图片描述][SouthEast]

## 四. 拆分及合并图像通道 ##

**有时我们需要对 BGR 三个通道分别进行操作。这是你就需要把 BGR 拆分成单个通道。**  
1..第一种方法：使用OpenCV自带的split 函数

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread("E://dog.jpg")
    b,g,r = cv2.split(img)
    cv2.imshow("blue", b)
    cv2.imshow("green", g)
    cv2.imshow("red", r)
    cv2.waitKey(0)

![这里写图片描述][SouthEast 1]

2..第二种方法：使用Numpy数组来分离通道

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2.imread("E://dog.jpg")
    # 创建3个跟图像一样大小的矩阵，数值全部为0
    b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
    g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
    r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
    #复制图像通道里的数据 
    b[:,:] = img[:,:,0]
    g[:,:] = img[:,:,1]
    r[:,:] = img[:,:,2]

cv2.split() 是一个比较耗时的操作。只有真正需要时才用它，能用Numpy 索引就尽量用。

**有时你需要把独立通道的图片合并成一个 BGR 图像。**

img = cv2.merge([r,g,b])  #将BGR图像以RGB的顺序显示

![这里写图片描述][SouthEast 2]

## 五. 绘图函数 ##

1） 画线  
cv2.line(img，pt1，pt2，color，thickness)  
img：你想要绘制图形的那幅图像。  
pt1，pt2：线段的起点和终点  
color：线条的颜色。以 RGB 为例，需要传入一个元组，例如：（255,0,0）代表蓝色。对于灰度图只需要传入灰度值。  
thickness：线条的粗细。如果给一个闭合图形设置为 -1，那么这个图形就会被填充。默认值是 1.  
2） 画矩形  
cv2.rectangle(img，pt1，pt2，color，thickness)  
pt1，pt2分别表示矩形的左上端点和右下端点  
3） 画圆  
cv2.circle(img，center，radius，color)  
4） 添加文字  
cv2.putText(img，str，ptr，fontFace，fontScale，color)  
fontFace，fontScale分别为字体的类型和大小，类型可查阅字体集

import cv2
    import numpy as np
    img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
    
    cv2.line(img,(0,0),(512,300),(255,0,0),5)  #直线
    cv2.line(img,(512,0),(0,300),(255,0,0),5)  #直线
    cv2.rectangle(img,(0,0),(512,300),(0,0,255),5)  #矩形
    cv2.circle(img,(256,150),80,(0,255,0))  #圆
    font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
    cv2.putText(img,'Opencv',(10,400),font,4,(50,50,50)) #文字
    
    cv2.imshow('img',img)    
    cv2.waitKey(0)

![这里写图片描述][SouthEast 3]

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[SouthEast 1]: /images/20210502/c5e7eaf6b986468b8d9aa3a6880d9b4e.png
[SouthEast 2]: /images/20210502/fcd84d12f77945c4bde9fe1ead7e638f.png
[SouthEast 3]: /images/20210502/8577ee44eeb44fd2a112ba2f37104066.png