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系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理

一、OpenCV简介（前置）

（1）OpenCV简介

OpenCV 是一个跨平台开源计算机视觉库，提供了 Python 接口，包含了数字图像处理和计算机视觉方面很多通用算法。

（2）Python安装 Opencv

首先需要安装 NumPy，然后再安 装 OpenCV，可以选择两种不同版本： 仅安装主模块包： pip install opencv-python

安装完整包(包括主模块和附加模块) ：pip install opencv-c

为加快安装速度可选取国内源安装，比如采用下面的命令安装： pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

（3）Opencv主要模块

二、图像读写及显示操作

对于 python 而言，在引用 opencv 库的时候可写为 import cv2 as cv。

（1）读取图像

cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像。 cv.IMREAD_UNCHANGED：加载彩色图像，包括 alpha 通道（透明度）。 可以分别简单地用整数 1、0 或-1 表示

import cv2import cv2 as cvimg1 = cv.imread('2.png',1)img2 = cv.imread('2.png',0)rows,cows,chn = img1.shape #宽高和通道数size = img1.size # 像素数目print('image shape',rows,cows,chn)print('image size',size)print('image type',img1.dtype) # dtype 函数类型

（2）显示图像

使用函数 cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。有 两个参数 ，第一个参 数是 窗口名称 ，它是一个字符串。第二个参数是 显示的对象 。

#显示图像cv.imshow('image',img1)cv.waitKey(0)#无限期的等待一次敲击键，如果这段时间按下任何键，程序将继续运行cv.destroyAllWindows()#关闭所有打开的窗口

（3）保存图像

  • 使用函数 cv.imwrite()保存图像。第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像，图像并以指定格式保存在工作目录中。
  • 对于 JPEG，其表示的是图像的质量，用 0-100 的整数表示， 默认为 95。 注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY 类型为 Long，必须转换成 int。
  • 对于 PNG ，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从 0 到 9,压缩 级别越高，图像尺寸越小。默认级别为 3
    #保存图像cv.imwrite('cat1.png',img1,[int(cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION),0])cv.imwrite('cat2.png',img1,[int(cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION),9])

练习：以灰度加载图像，显示图像，按 s 保存图像并退出，或者按 ESC 键直接退出而不保存

import numpyimportcv2 as cvimg = cv.imread('cat1.png',0)#读取图像，以灰度加载cv.imshow('image',img)#显示图像k = cv.waitKey(0)#等待敲击if(k == 27):#如果是esccv.destroyAllWindows()#关掉elif(k == ord('s')):#如果是scv.imwrite('cat3.png',img,[int(cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION),1])#保存cv.destroyAllWindows()#关掉

（4）图像的像素式存储

需要注意的是，由于历史遗留问题，opencv 采用 BGR 模式，而不是 RGB。有两种方式获取像素值

import cv2 as cvimg = cv.imread('cat1.png')#第一种方式pixel = img[100,100]#取一个像素点#opencv采用bgrb = img[100,100,0]g = img[100,100,1]r = img[100,100,2]print("修改blue前:b:{},g:{},r:{}".format(b,g,r))img[100,100,0] =99print("修改blue后:b:{},g:{},r:{}".format(b,g,img[100,100,0]))#第二种方式获取像素值设施像素值pixel = img.item(100,100,2)print(pixel)img.itemset((100,100,2),100)print(b,g,img[100,100,2])

（5）ROI截取

roi = img[150:250,300:400]#截取150行到250行，300列到400列的像素img[50:150,200:300] = roi#将截取的roi放到这个区域cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

（6）拆分和合并图像通道

有时需要分别处理图像的 B，G，R 通道。在这种情况下，需要将 BGR 图 像拆分为单个通道。在其他情况下，可能需要将这些单独的通道加入 BGR 图片。

#截取蓝色通道b = img[:,:,0]print(b)#截取三个通道b,g,r = cv.split(img)print(b)print(g)print(r)

（时间较长）

蓝色像素置为0：

img[:,:,0] = 0cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

绿色通道设置为0：

img[:,:,1] = 0cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

红色通道设置为0

img[:,:,2] = 0cv.imshow('image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

（7）按比例缩放

1.固定比例缩放

#固定比例缩放img = cv.imread('cat1.png',1)cv.imshow('catyuan',img)cv.waitKey(0)img = cv.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)cv.imshow('catxin',img)cv.waitKey(0)

2.固定长度缩放

#固定长度缩放img = cv.imread('cat1.png',1)cv.imshow('catyuan',img)cv.waitKey(0)img = cv.resize(img,(300,300))cv.imshow('catxin',img)cv.waitKey(0)

dsize 形参的数组的宽度在前，高度在后（output_width,output_height）图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠 interpolation 这个参数来指定重新计算 像素的方式，有以下几种： INTER_NEAREST – 最邻近插值 INTER_LINEAR – 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法 INTER_CUBIC – 4×4 像素邻域内的双立方插值 INTER_LANCZOS4 – 8×8 像素邻域内的 Lanczos 插值默认使用双线性插值法