【震惊】手把手教你用python做绘图工具（一）

在这篇博客里将为你介绍如何通过numpy和cv2进行结和去创建画布，包括空白画布、白色画布和彩色画布。创建画布是制作绘图工具的前提，有了画布我们就可以在画布上尽情的挥洒自己的艺术细胞。

还在为如何去绘图烦恼的小伙伴赶紧看过来，这里手把手教你解决问题~~~~

当然还是讲究一下规则：先点赞再看，尊重一下作者。年轻人还是要讲点武德的。。。

废话不多说，进入正题→→→

1.创建空白画布

定义一个函数传入图像的宽度、高度和画布的颜色，空白画布颜色传入的RGB值为（255,255,255），具体函数如下：

def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

例如：在这个空白的画布上创建500*500颜色为纯黑色的画布，可表示为：

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(0,0,0))

实现完整代码如下：

'''
初始化画布
'''
import cv2
import numpy as np

def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(0, 0, 0))
cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

可能有些人不能理解话不要创建原理，下面进行讲解：

1、创建一个画布本质上就是创建一个同等规格的 numpy 的 ndarray 对象；

2、创建一个新的特定尺寸的 ndarray 可以使用 np.zeors 函数, 我们将图像的高度(height), 图像的宽度(width)以及图像的通道数channel 以tuple 类型传入np.zeros 。 再次声明是tuple类型

3、另外由于不是所有的numpy类型的数值都可以放到opencv中进行图像处理，所以数值取值范围在0-255, 需要指定数据类型为uint8 unsigned integer 8-bit

具体实现：

np.zeros((height, width, channels), dtype="uint8")

2.初始化白色的画布

方法一

在创建的空白画布的颜色修改为（255,255,255），即可得到白色的画布，具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(255, 255, 255))
cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

方法二

首先想到的是白色，又因为比较简单，三个通道的值都相同。

ps: 其实灰色的图片(GRAY2BGR), 三个通道的值都相同.

那么我们创建一个全都是1的矩阵，然后，乘上某个数值，问题是不是就解决了。

我们需要用到np.ones 函数

# 初始化一个空画布 500×500 三通道 背景色为白色
canvas = np.ones((500, 500, 3), dtype="uint8")

接下来， 需要乘上一个整数255 (你可以填入0-255的任意值)

canvas_white *= 255

完整实现代码如下，结果和方法一一样：

import cv2
import numpy as np

canvas = np.ones((500, 500, 3), dtype="uint8")
canvas *= 255

cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 初始化彩色的画布

3.1 利用cv2的内置方法merge与split

我们初始化BGR的图片canvas之后将原来的图片进行通道分离，分别乘上BGR三个通道的整数值，然后将三个通道合并在一起，就得到我们想要的彩图纯色背景。

那通道的分离需要用到的函数是cv2.split(img)，具体用法如下：

# 将原来的三个通道抽离出来， 分别乘上各个通道的值
(channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(canvas)

• channel_b 蓝色通道
• channel_g 绿色通道
• channel_r 红色通道
• 都是二维的ndarray对象

我们指定一种颜色, 例如 color = (140, 30, 60))

注意, 我们这里的颜色指的BGR格式

也就是

• B -> 140
• G -> 30
• R -> 60

接下来分别将其乘上对应的值

# 颜色的值与个通道的全1矩阵相乘
channel_b *= color[0]
channel_g *= color[1]
channel_r *= color[2]

接下来我们将三个通道重新合并，需要用到的函数是cv2.merge，具体用法如下：

cv2.merge([channel_b, channel_g, channel_r])

注意：三个通道的矩阵以list [] 的方式传入merge函数.

综合以上初始化彩色背景的函数可表示为：

'''
初始化画布
'''
import cv2
import numpy as np

# 初始化一个彩色的画布 - cv2版本
def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")

    # 将原来的三个通道抽离出来， 分别乘上各个通道的值
    (channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(canvas)
    # 颜色的值与个通道的全1矩阵相乘
    channel_b *= color[0]
    channel_g *= color[1]
    channel_r *= color[2]

    # cv.merge 合并三个通道的值
    return cv2.merge([channel_b, channel_g, channel_r])

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(140, 30,60))
cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(140, 30,60)) 里面的color可以自己自定义0-255之间的值。

3.2 利用numpy内置的索引

以上的方法创建起来非常的耗时，对于追求完美的小伙伴们可能不会去使用这种方法。那么来了，还有另外一种方法：

使用numpy原生的方法性能会比opencv中的要好。

可以直接使用numpy的ndarray的索引的方法。

例如 ： canvas[:,:,0] 选中的是所有行和所有列像素元素的第一个值，也就是， 所有B通道的值. 然后对其进行赋值：

canvas[:,:,0] = color[0]

具体使用如图：

完整使用的代码如下：

'''
初始化画布
'''
import cv2
import numpy as np

def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    # Blue
    canvas[:,:,0] = color[0]
    # Green
    canvas[:,:,1] = color[1]
    # Red
    canvas[:,:,2] = color[2]

    return canvas

canvas = InitCanvas(500, 500, color=(125, 50, 255))

cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

4. 综合实验-初始化背景

在这个综合实验里会创建黑色背景、白色背景、彩色背景。

'''
初始化一个空白的画布
并指定画布的颜色
'''
import cv2
import numpy as np

# 初始化一个空画布 500×500 三通道 背景色为黑色
canvas_black = np.zeros((500, 500, 3), dtype="uint8")
cv2.imshow("canvas_black", canvas_black)

# 初始化一个空画布 500×500 三通道 背景色为白色
canvas_white = np.ones((500, 500, 3), dtype="uint8")
canvas_white *= 255

cv2.imshow("canvas_white", canvas_white)

'''
初始化一个彩色的画布 - cv2版本
'''
def InitCanvasV1(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")

    # 将原来的三个通道抽离出来， 分别乘上各个通道的值
    (channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(canvas)
    # 颜色的值与个通道的全1矩阵相乘
    channel_b *= color[0]
    channel_g *= color[1]
    channel_r *= color[2]

    # cv.merge 合并三个通道的值
    return cv2.merge([channel_b, channel_g, channel_r])

'''
初始化一个彩色的画布 - numpy版本
使用numpy的索引　赋值
'''
def InitCanvasV2(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    # Blue
    canvas[:,:,0] = color[0]
    # Green
    canvas[:,:,1] = color[1]
    # Red
    canvas[:,:,2] = color[2]

    return canvas

'''
初始化终极版本
'''
def InitCanvasV3(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

# 初始化一个彩色的画布
canvas_color = InitCanvasV2(500, 500, color=(100, 20, 50))
cv2.imshow("canvas_color", canvas_color)

# 等待e键按下 关闭所有窗口
while cv2.waitKey(0) != ord('e'):
    continue
cv2.destroyAllWindows()

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