OpenCV图像处理学习笔记-Day1
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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)
