opencv python之圖片基本操作的示例分析

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)opencv python之圖片基本操作的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

前言

最近在學習opencv，使用的是python接口。于是想著寫些相關(guān)的筆記供以后參考，有不足之處希望大家指出。
使用python學習opencv需要下載opencv第三方庫。

使用pip安裝即可。

安裝命令：

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的貢獻庫)

引入opencv

import cv2

讀取圖片：

img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路徑為相對路徑
# 讀取圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片
img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

展示圖片：

# 圖像的顯示,也可以創(chuàng)建多個窗口
cv2.imshow('image',img) 
# 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(0) 
# 開啟另一個窗口，圖片顯示10000毫秒后自動退出窗口
cv2.waitKey(10000) 
cv2.destroyAllWindows()

讀取圖片的規(guī)格：

img.shape

該屬性返回的結(jié)果為hwc(h:height長度,w:weight寬度,c:channel通道)如rgb圖像為三通道圖像c值為3。

保存圖片：

#保存

# mycat為自定義名稱，.png為圖片保存格式
cv2.imwrite('mycat.png',img)

顯示讀取圖片讀取格式：

type(img)

圖片size屬性：

# h*w
img.size

圖片dtype屬性：

# 查看數(shù)據(jù)類型
img.dtype

視頻讀?。?/strong>

vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 檢查是否打開正確
if vc.isOpened(): 
    oepn, frame = vc.read()
else:
    open = False

對讀取視頻中的幀進行相應處理：

下面代碼為將所有幀轉(zhuǎn)換為灰度圖形式。

while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame,  cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()

截取圖像部分：

img=cv2.imread('cat.jpg')
# 截取指定位置像素點
cat=img[0:50,0:200] 
cv_show('cat',cat)

顏色通道提取

將其他通道置零的方式實現(xiàn)顏色通道提取：

# 切分顏色通道
b,g,r=cv2.split(img)

# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show('R',cur_img)
# 只保留G
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('G',cur_img)
# 只保留B
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('B',cur_img)

顏色通道融合

# 顏色通道融合
img=cv2.merge((b,g,r))

邊界填充：

# 設(shè)定上下左右需要填充像素個數(shù)
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)
# 下面最后一個參數(shù)為圖像填充邊界類型
# BORDER_REPLICATE復制原圖邊緣進行填充
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
# BORDER_REFLECT反射法
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
# BORDER_REFLECT_101相對對稱的反射法
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
# BORDER_WRAP 外包裝法
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
# BORDER_CONSTANT使用常數(shù)值進行填充
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)

# 顯示上述處理結(jié)果代碼
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, '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()

對圖片進行算數(shù)運算：

# 表示所有像素點對應值都加10，用于調(diào)節(jié)圖片亮度
# 若數(shù)值超過255將會進行 % 255操作
img_cat2= img_cat +10 
# 顯示圖片前5行，所有列，0表示單通道形式圖片展示結(jié)果為灰色
img_cat[:5,:,0]

# 數(shù)值超過255，值等于255
cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]

圖像融合

兩張圖片要進行融合需要圖片規(guī)格一致，對于規(guī)格不一致的圖片需要用resize()方法調(diào)節(jié)規(guī)格。

# 指定像素
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
img_dog.shape
# x為以前的4倍，y為以前的4倍
res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)

# 融合圖片  貓的權(quán)重為0.4,狗的權(quán)重為0.6,0為偏執(zhí)項
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)

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