OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)

資料讀取-圖像

cv2.IMREAD_COLOR：彩色圖像

cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰階圖像

import cv2 #opencv讀取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
%matplotlib inline 
img=cv2.imread('cat.jpg')

img

array([[[142, 151, 160],
        [146, 155, 164],
        [151, 160, 170],
        ...,
        [183, 198, 200],
        [128, 143, 145],
        [127, 142, 144]]], dtype=uint8)

圖像的顯示,也可以建立多個視窗(imshow第一個參數表示打開視窗的名稱，第二個參數是檔案名)

cv2.imshow('image',img) 
# 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

定義一個打開圖檔的函數

def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img) 
    cv2.waitKey(0) 
    cv2.destroyAllWindows()

img.shape

#圖像的顯示,也可以建立多個視窗
cv2.imshow('image',img) 
# 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(10000) 
cv2.destroyAllWindows()

儲存圖像

#儲存
cv2.imwrite('mycat.png',img)

numpy.ndarray

像素點總和

img.size

圖像資料的類型

img.dtype

資料讀取-視訊

cv2.VideoCapture可以捕獲攝像頭，用數字來控制不同的裝置，例如0,1。

如果是視訊檔案，直接指定好路徑即可。

# 檢查是否打開正确
if vc.isOpened(): 
    oepn, frame = vc.read()
else:
    open = False

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()

截取部分圖像資料

img=cv2.imread('cat.jpg')
cat=img[0:50,0:200] 
cv_show('cat',cat)

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

顔色通道提取

array([[160, 164, 170, ..., 185, 184, 183],
       [126, 131, 137, ..., 184, 183, 182],
       [127, 131, 138, ..., 183, 182, 181],
       ...,
       [198, 193, 178, ..., 206, 195, 174],
       [176, 183, 175, ..., 188, 144, 125],
       [190, 190, 157, ..., 200, 145, 144]], dtype=uint8)

r.shape

merge（注意opencv顔色通道的順序）

img=cv2.merge((b,g,r))
img.shape

隻保留R

cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show('R',cur_img)

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('G',cur_img)

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

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

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

邊界填充

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)

replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=255)

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()

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

BORDER_REPLICATE：複制法，也就是複制最邊緣像素。

BORDER_REFLECT：反射法，對感興趣的圖像中的像素在兩邊進行複制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb

BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最邊緣像素為軸，對稱，gfedcb|abcdefgh|gfedcba

BORDER_WRAP：外包裝法cdefgh|abcdefgh|abcdefg

BORDER_CONSTANT：常量法，常數值填充。

數值計算

mg_cat2= img_cat +10 
img_cat[:5,:,0]

rray([[142, 146, 151, ..., 156, 155, 154],
       [108, 112, 118, ..., 155, 154, 153],
       [108, 110, 118, ..., 156, 155, 154],
       [139, 141, 148, ..., 156, 155, 154],
       [153, 156, 163, ..., 160, 159, 158]], dtype=uint8)

array([[152, 156, 161, ..., 166, 165, 164],
       [118, 122, 128, ..., 165, 164, 163],
       [118, 120, 128, ..., 166, 165, 164],
       [149, 151, 158, ..., 166, 165, 164],
       [163, 166, 173, ..., 170, 169, 168]], dtype=uint8)

相當于% 256

#相當于% 256
(img_cat + img_cat2)[:5,:,0]

array([[ 38,  46,  56, ...,  66,  64,  62],
       [226, 234, 246, ...,  64,  62,  60],
       [226, 230, 246, ...,  66,  64,  62],
       [ 32,  36,  50, ...,  66,  64,  62],
       [ 60,  66,  80, ...,  74,  72,  70]], dtype=uint8)

使用cv2.add()将兩個圖像相加，可以使用numpy中的矩陣加法來實作，飽和操作

array([[255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [226, 234, 246, ..., 255, 255, 255],
       [226, 230, 246, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]], dtype=uint8)

圖像融合

img_cat + img_dog

size必須一緻

注意

#在OpenCV中，img.shape[0]得到的是圖檔的高，img.shape[1]得到是圖檔的寬，

#可是在cv2.resize(img, (dimension[0], dimension[1]))函數裡，dimension[0]卻是新圖檔的寬，dimension[1]是新圖

#在OpenCV中，img.shape[0]得到的是圖檔的高，img.shape[1]得到是圖檔的寬，
#可是在cv2.resize(img, (dimension[0], dimension[1]))函數裡，dimension[0]卻是新圖檔 的寬，dimension[1]是新圖檔的高，有點奇葩哈
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
img_dog.shape

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)
plt.imshow(res)

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1, fy=3)
plt.imshow(res)

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作

OpenCV計算機視覺實戰(Python版)_002圖像基本操作