计算机视觉OpenCv学习系列：第二部分、图像操作

第二部分、图像操作

- 第一节、图像读取与显示
- - 1.图像理解
  - 2.图像读取与显示
  - 3.代码练习与测试
- 第二节、图像色彩空间转换
- - 1.图像色彩空间
  - 2.函数说明与解释
  - 3.代码练习与测试
- 第三节、图像对象的创建与赋值
- - 1.图像对象属性
  - 2.图像对象创建与赋值
  - 3.代码练习与测试
- 第四节、图像像素的读写操作
- - 1.图像像素
  - - （1）**像素与分辨率**
    - （2）OpenCV中的像素
  - 2.像素遍历
  - - （1）像素遍历
    - （2）像素读写
  - 3.代码练习与测试
- 第五节、图像算术操作
- - 1.算术操作
  - （1）加、减、乘、除
  - 2.像素算术操作
  - （1）OpenCV函数实现算术操作
  - （2）mask参数
  - 3.代码练习于测试
- 学习参考

第一节、图像读取与显示

1.图像理解

人眼中的图像–假设是一个灰度/彩色图片，而在计算机眼中都是像素点的数字。

灰度图像 – 单通道

彩色图像– 三通道

2.图像读取与显示

读取：2个Api函数–imread、imshow

# 导入OpenCV支持的包，这个cv2并不是opencv的版本号，只是这个包的名字import cv2 as cv# 导入Numpy支持的包，因为像素点对于计算机来说都是数组存储import numpy as np# 读取图像imread()# 显示图像imshow()#加载图像的顺序都是B-G-R

函数与参数：

cv.imread(filename[,flags])->retval(Numpy数组)# filename表示文件路径# []内的参数表示可选，也可以不填# retval是读取之后返回的结果cv.imshow(winname,mat)->None# winname表示窗口标题（只能是英文的）# mat表示图像对象，也就是上面返回的retval

显示与等待时间：

cv.waitKey(0)# 表示一直等待，直到任意一个键盘操作cv.waitKey(1000)# 表示等待1000ms或者1s# 如果不加等待结果就是一闪而过

3.代码练习与测试

代码示例：

import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef show_image():    image = cv.imread("F:\python\研究生python\Datawhale\计算机视觉OpenCV\github_opencv\\lena.jpg") # BGR的读取顺序    cv.imshow("lena",image)    cv.waitKey(1000)    cv.destroyAllWindows() # 销毁该程序创建的所有窗口

windows下读取文件路径的选择：

第二节、图像色彩空间转换

1.图像色彩空间

在OpenCV中我们最常用的色彩空间是HSV,RGB,YCrCb三种。

HSV和YCrCb空间对于亮色的区别比RGB好，所以在使用的时候需要灵活选择使用那种色彩空间。

RGB色彩空间，设备独立
HSV色彩空间，对计算机友好，区分各种色彩
YCrCb, Y分量表示信息，CrCb可以被压缩
RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统
RGB的取值范围0~255
HSV取值范围H：0_180，SV:0255

2.函数说明与解释

图像色彩转换都有下面的三个情况。

从一个色彩空间转换到另外一个色彩空间
信息传递与损失
过程可逆与不可逆

实现色彩转换可以通过使用函数实现：

cv.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])->dst # []表示的是可选的参数，也可以不写# src表示输入图像，类型为CV_8U(字符类型)、CV_32F(浮点类型)# code表示：从什么转换到什么，下面是cv的枚举类型对应的含义。# cv::COLOR——BGR2RGB = 4 通道交换# cv::COLOR——BGR2GRAY = 6 彩色到灰度# cv::COLOR——GRAY2BGR = 8 灰度到彩色# cv::COLOR——BGR2HSV = 40 彩色到彩色，BGR转换成HSV# 注意从彩色到灰色，再从灰色到彩色，只是通道数恢复了，其中的信息损失是无法恢复的。

3.代码练习与测试

def color_space_demo():    image = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\lena.jpg")    cv.imshow("lena",image)    hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)    ycrcb = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YCrCb)    cv.imshow("hsv",hsv)    cv.imshow("ycrcb",ycrcb)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

转换的示例：

def color_space_demo():    image = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\lena.jpg")    cv.imshow("lena", image)    gray = cv.cvtColor(image, 6)  # 相当于cv.COLOR_BGR2GRAY    image2 = cv.cvtColor(gray, 8)  # 相当于cv.COLOR_GRAY2BGR    cv.imshow("gray", gray)    cv.imshow("image2", image2)    print("image's shape:", image.shape)    print("gray's shape:", gray.shape)    print("image2's shape:", image2.shape)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

如果我们把彩色图片转换成灰度再转换回来，可以发现他丢失了色彩的信息，如果打印通道数的话发现虽然通道数转换回来了，但是里面的信息已经丢失了，也就是转换之后每个通道中的值是相同的，并不是原来彩色图片中通道的值。

但是BGR和HSV，YCrCb这些彩色之间是可以相互转换的。

第三节、图像对象的创建与赋值

1.图像对象属性

图像宽高 image.shape (h, w, c) – (高，宽，通道数)
图像深度 image
如下图所示的一个png图片（不包含透明通道，一共3个通道）位深度表示每个通道占的1个字节(8bit)，所以下图的一个png图片所有通道深度一共是24。如果使用folat32存储图片的话，一个png图片的深度就是3 * 32 = 96。
图像数据类型 image.dtype
图像通道 image.shape
如何加载不同通道的图像

用c/c++做opencv中的一些数据类型和opencv-python的一些数据类型。

左边是c/c++做opencv，其中U对应unit，S对应int，F对应float，C对应通道数。

右边是用python做opencv。

一般第一步都是将图像转成float32类型，以免后续计算的时候有精度丢失出现，最后再转成int类型得到图片。

2.图像对象创建与赋值

在OpenCV中所有图片对象都是Numpy Array。

创建图像就是创建numpy array

# Numpy常用函数1. numpy.array2. numpy.zeros3. numpy.zeros_like  # 生成一个和读入图片大小完全一致，但是黑色的图片，即在所有位置都填成04. numpy.asarray  # 把正常的python数组变成Numpy数组5. numpy.copy6. numpy.reshape

一些函数的解释：

numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin=0, like=None)
- object 数组
- dtype 数据类型
numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’, *, like=None)
- 数组维度
- dtype 数据类型
numpy.asarray(a, dtype=None, order=None, *, like=None)
- 数组对象
- dtype 数据类型
numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’)
- 数组维度
- dtype 数据类型

创建图片一般不会像左图所示自己去写，而是使用右图中的函数去创建。

def make_numpy():    m = np.zeros((3, 3, 3), dtype=np.uint8)    print(m)    m[:] = 255    print(m)    m[:] = (255, 0, 0)    print(m)

3.代码练习与测试

自己创建一些numpy array并且输出图片

def make_numpy_show():    m = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8)    m.shape  # 分别是H W C    m[:] = 255    cv.imshow("m1", m)    n = np.zeros_like(m)  # 用m的大小去创造一个n，并且n中元素全为0    print(n)    cv.imshow("n", n)    n[:256] = (255, 0, 0)    cv.imshow("n2", n)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

输出示例如下所示：

尝试给画布左右分隔添加颜色

def try_color():    m = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8)    print(m.shape)  # 分别是H W C    m[:256] = (255, 0, 0)    m[0:256, 0:256] = (0, 0, 255)    print(m)    cv.imshow("m1", m)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

第四节、图像像素的读写操作

1.图像像素

（1）像素与分辨率

如下图高分辨率就是8×8的像素，低分辨率就是2×2的像素。（高分辨率携带的像素数量多于低分辨率）

例如，我们有一个大熊猫的图片，高分辨率就可以连大熊猫的毛发都能看到，低分辨率可能画出来大熊猫的轮廓都很吃力。

像素实际大小：dpi x inches = 像素总数
术语dpi：每英寸的点数目，96dpi — 针对打印
术语ppi: 每英寸的像素数目 — 针对图像分辨率
下图所示的就是相机像素从一百万到四百万对应的像素数目。

（2）OpenCV中的像素

灰度图像排序
- 灰度图片只有一个通道
- 左上角的值就是图片中的左上角第一个像素点

彩色图片排序
- 彩色图片有三个通道
- 开始的像素点在左上角，结束的像素点在右下角

2.像素遍历

（1）像素遍历

像素遍历参照上面灰度图片和彩色图片的示意图，使用for循环来遍历numpy数组，一个for循环管高度方向的，另一个for循环管宽度方向，从左到右，从上到下遍历数组。

像素遍历本质就是numpy数组
访问假设变量image
获取图像维度信息: image.shape – 彩色图像分别是H(高) W(宽) C(通道数)，灰度图片就是H(高) W(宽)
图像访问像素: image[row, col]
图像赋值像素: image[row, col] = (b,g,r) – 彩色图片每个位置对应三个值

（2）像素读写

读写像素，彩色图像：
- b, g, r = image[row, col]
- image[row, col] = (255-b, 255-g, 255-r)
读写像素，灰度图像：
- pv = image[row, col]
- image[row, col] = 255-pv

3.代码练习与测试

def visit_pixel_demo():    image = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\lena.jpg")    cv.imshow("lena",image)    h, w, c = image.shape    print("h: ", h, "w: ", w, "c:", c)    for row in range(h):        for col in range(w):            b, g, r = image[row, col]            image[row, col] = (255-b, 255-g, 255-r) # 取反色，把原图RGB，通过255-，变成反色。    cv.imshow("visited", image)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

结果示例：

同理我们可以如上节所学代码实现在图片的某一个部分添加颜色快。

def visit_pixel_demo2():    image = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\lena.jpg")    cv.imshow("lena", image)    h, w, c = image.shape    print("h: ", h, "w: ", w, "c:", c)    print(image.dtype)    image[0:256, 256:512] = (0, 0, 255) # 在右上角添加了一个红色块    cv.imshow("visited", image)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

第五节、图像算术操作

1.算术操作

（1）加、减、乘、除

加法

img1[row, col] + img2[row, col] --> dst[row, col] # img1和img2的大小要相同，对应像素点相加结果给dst

黑色是(0, 0, 0)所以和什么像素值相加就是什么什么，而中间OpenCV绿色加粉色最后就是米黄色的OpenCV。

减法

img2[row, col] - img1[row, col] --> dst[row, col] # img1和img2的大小要相同，对应像素点相减结果给dst

乘法

img1[row, col] * img2[row, col] --> dst[row, col] # img1和img2的大小要相同，对应像素点相乘结果给dst

除法

img2[row, col] / img1[row, col] --> dst[row, col] # img1和img2的大小要相同，对应像素点相除结果给dst

2.像素算术操作

（1）OpenCV函数实现算术操作

但是在OpenCV中并不需要我们手动写计算式，而是调用现有的函数就可以。

1.加法 cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]]) ->dst2.减法 cv.subtract(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]])->dst3.乘法 cv.multiply(src1,src2[,dst[,scale[,dtype]]])->dst4.除法 cv.divide(src1, src2[, dst[, scale[, dtype]]])->dst

参数说明：

src1 & src2都是图像
加法，保证不越界：saturate(src1 + src2) –> 0~255 – 意思是两个数(0-255)做加法(0-512)如果大于255，就赋值成255；如果做减法小于0，就赋值成0。
加法和减法是有mask的，乘法除法没有。

（2）mask参数

因为mask参数只在加法和减法中出现，所以以加法为例。

cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]]) --> dst

src1输入图像1
src2输入图像2
mask表示模板，只包括0和非零部分。

结果如下图所示：做加法的时候只将mask为1的部分做加法，其余部分和mask一样补0。

mask不同，提取的图像区域不同，所以当需要提取不规则区域的时候可以使用mask

3.代码练习于测试

# 算术操作实现加、减、乘、除def arithmetic_demo():    image1 = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\opencv-logo.png")    image2 = np.zeros_like(image1)    image2[:, :] = (110, 0, 250)    image1 = cv.resize(image1, None, fx=0.5, fy=0.5)  # 调整图片大小    image2 = cv.resize(image2, None, fx=0.5, fy=0.5)  # 调整图片大小    cv.imshow("img1", image1)    cv.imshow("img2", image2)    added = cv.add(image1, image2)  # 加法    subbed = cv.subtract(image1, image2)  # 减法    multiplied = cv.multiply(image1, image2)  # 乘法    divided = cv.divide(image1, image2)  # 除法    cv.imshow("added", added)    cv.imshow("subbed", subbed)    cv.imshow("multiplied", multiplied)    cv.imshow("divided", divided)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

结果示例：

使用mask之后的效果：

# 使用mask实现的算术（加法、减法）操作实现加法def arithmetic_demo_mask():    image1 = cv.imread(r"F:\python\opencv-4.x\samples\data\opencv-logo.png")    image2 = np.zeros_like(image1)    image2[:, :] = (110, 0, 250)    image1 = cv.resize(image1, None, fx=0.5, fy=0.5)  # 调整图片大小    image2 = cv.resize(image2, None, fx=0.5, fy=0.5)  # 调整图片大小    cv.imshow("img1", image1)    cv.imshow("img2", image2)    h, w, c = image1.shape    print("h: ", h, "w: ", w, "c:", c)    mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)    mask[100:200, 100:250] = 1    added = cv.add(image1, image2, mask=mask)  # 使用mask参数对[100:200, 100:250]部分进行add操作，其余位置补0    subbed = cv.subtract(image2, image1, mask=mask)  # 使用mask参数对[100:200, 100:250]部分进行sub操作，其余位置补0    cv.imshow("added", added)    cv.imshow("subbed", subbed)    cv.waitKey(0)    cv.destroyAllWindows()

结果示例：

学习参考

本系列所有OpenCv相关的代码示例和内容均来自博主学习的网站：opencv_course

计算机视觉OpenCv学习系列：第二部分、图像操作

第二部分、图像操作

第一节、图像读取与显示

1.图像理解

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1.图像像素

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2.像素遍历

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