OpenCV图像处理学习笔记-Day1

OpenCV图像处理学习笔记-Day1

第1课：图像读入、显示和保存

1. 读入图像

retval = cv2.imread(文件名[,显示控制参数])

文件名：完整文件名

参数：

	cv2.IMREAD_UNCHANGED

    cv2.IMREAD_GRAYSCALE

    cv2.IMREAD_COLOR

2. 显示图像

None = cv2.imshow(窗口名, 图像名)

范例：

	cv2.imshow('demo', image)

retval = cv2.waitKey(	[,delay])

delay:

    delay > 0	等待delay毫秒

    delay < 0	等待键盘单击

    delay = 0	无线等待

cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有窗口

3. 保存图像

retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)

范例:

    cv2.imwrite('./image/A.jpg')

第2课：图像处理入门基础

1. 基本概念

图像是由像素构成的

图像分类：

二值图像
灰度图像
RGB图像

二值图像的像素点只能是0，1

灰度图像的像素点是0-255，0为纯黑，255为纯白，区间内都是灰色

RGB图像(3通道，在OpenCV为BGR)

RGB图像的构成可以理解为三个灰度图像拼成一个RGB图像。

2. RGB转灰度

在实际项目中，通常需要将原始图像处理为灰度图像。为什么这么做呢？原始的彩色图像其一个像素点有三个值处理数据较为麻烦。而灰度图像每个像素点就只有一个值处理起来较为简单。转为灰度图像是否会丢失图像信息？不会！在转换过程中采取的算法采用加权操作，确保RGB三个颜色都保存在灰度图像中。

第3课：像素处理

1. 读取像素

返回值 = 图像(位置参数)

# 灰度图像，返回灰度值

范例:

    p = img[88, 142]

    print(p)

# BGR图像，返回B,G,R的值

范例:

    blue = img[78, 125, 0]

    print(blue)

    green = img[78, 125, 1]

    print(green)

    red = img[78, 125, 2]

    print(red)

    p = img[78, 125]

    print(p)   # B, G, R

2. 修改像素

# 灰度图像(numpy数组操作)

范例:

    print(img[88, 99])

    img[88, 99] = 255

    print(img[88, 99])

第4课：使用numpy进行像素操作

1. 读取像素

返回值 = 图像.item(位置参数)

灰度图像，返回灰度值。

BGR图像，返回值为BGR的值

范例:

    p = img.item(78, 125)

    print(p)

  	blue = img.item(78, 125, 0)

    green = img.item(78, 125, 1)

    red = img.item(78, 125, 2)

2. 修改像素

灰度图像

范例:

    img.itemset((88, 99), 255)

    print(img.item(88, 99))

    img.itemset((88, 99), 255)

    print(img.item(88, 99))

BGR图像

范例:

    img.itemset((88, 99, 0), 255)

    img.itemset((88, 99, 1), 255)

    img.itemset((88, 99, 2), 255)

第5课：获取图像属性

1. 形状：行、列、通道数

shape可以获取图像的形状，返回包含行数，列数，通道数的元组

灰度：返回行数、列数

彩色：返回行数、列数、通道数

范例:

    import cv2

    img1 = cv2.imread('灰度图像')

    print(img1.shape)  # (512, 512)

    import cv2

    img2 = cv2.imread('彩色图像')

    print(img2.shape)  # （512，512，3）

2. 像素数目

size可以获取图像的像素数目。

灰度： 返回行数*列数

彩色： 返回行数*列数*通道数

范例:

    import cv2

    img = cv2.imread('图像名')

    print(img.size)  # 352353

3. 获取图像类型

dtype返回的是图像的数据类型

范例:

    import cv2

    img = cv2.imread('图像名称')

    print(img.dtype)  # uint8

第6课：图像ROI

1. ROI(region of interest)，感兴趣区域

import cv2

img = cv2.imread('图像名称')

face = img[200:400, 200:400]

import cv2

img = cv2.imread('图像名称')

face = img[200:400, 200:400]

img[200:400, 600:800] = face

第7课：通道的拆分与合并

1. 拆分通道

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

b = img[:, :, 0]

g = img[:, :, 1]

r = img[:, :, 2]

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

b, g, r = img.split(img)  # 拆分通道

cv2.imshow('B', b)

cv2.imshow('G', g)

cv2.imshow('R', r)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

2. 合并通道

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

b, g, r = cv2.split(a)

m = cv2.merge([b, g, r])  # 合并通道

cv2.imshow('merge', m)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

注意：拆分的顺序与合并的顺序一定要相同，否则图片将要不正确

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

b, g, r = cv2.split(img)

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

rgb = cv2.merge([r, g, b])  # 产生错误图片

cv2.imshow('bgr', bgr)

cv2.imshow('rgb', rgb)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

第8课：图像加法

1. numpy加法

2. OpenCV加法

注意的问题

参与运算的图像大小、类型必须一致

3. 代码实例

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

img_ = img

result1 = img + img_

result2 = cv2.add(img, img_)

cv2.imshow('original', img)

cv2.imshow('result1', result1)

cv2.imshow('result2', result2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

第9课：图像融合

将2张或2张以上的图像信息的融合到1张图像上
融合的图像含有更多的信息、能够更方便人来观察或者计算机处理

1. 介绍

图像加法

结果图像 = 图像1 + 图像2

img = img1 + img2

图像融合

结果图像 = 图像1 * 系数1 + 图像2 * 系数2 + 亮度调节量

img = img1 * 0.3 + img2 * 0.7 + 18

2. 代码实现

import cv2

img1 = cv2.imread('image_dir')

img2 = cv2.imread('image_dir')

result = cv2.addWeighted(img1, 1, img2, 1, 0)

cv2.imshow('img1', img1)

cv2.imshow('img2', img2)

cv2.imshow('result', result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

第10课：类型转换

OpenCV提供了200多种不同的类型转换。

cv2.COLOR_BGR2GRAY

cv2.COLOR_BGR2RGB

cv2.COLOR_GRAY2BGR

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # BGR转灰度图

img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # BGR图像转RGB图像

cv2.imshow('lenaColor', img)

cv2.imshow('lenaGray', img_gray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

第11课：图像缩放

1. 图像缩放-resize函数

语法格式

dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

src：原始图像

dsize：缩放大小

b = cv2.resize(a, (122, 122))

fx, fy：缩放大小

b = cv2.resize(a, None, fx=0.5, fy=0.7)

注意dsize; fx, fy设置一个即可

import cv2

img = cv2.imread('image_dir')

rows, cols = img.shape[:2]

img_resized = cv2.resize(img, (200, 100))  # (col, row), (宽， 高)

# cv2.resize(img, (round(cols*0.5), round(rows*1.2)))

# cv2.resize(img, None, fx=1.2, fy=0.5)  # (row, col), (高, 宽)

cv2.imshow('original', img)

cv2.imshow('resized', img_resized)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

第11课：图像翻转

1. 图像翻转-flip函数

语法

dst = cv2.flip(src, flipCode)

范例:

dst = cv2.flip(src, 1)

cv2.flip(a, 0)