OpenCV-图像的基本操作-01

数据读取-图像

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

img=cv2.imread('cat.jpg')
img

plt.imshow(img)

#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 定义显示图像函数
def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv_show("mao",img)

img.shape  # 高宽 3表示通道 代表彩色

cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img

img.shape

#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

#保存
cv2.imwrite('mycat.png',img)

数据读取-视频

cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如0,1。
如果是视频文件，直接指定好路径即可

import cv2
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') # 制定视频路径

# 检查是否打开正确
if vc.isOpened(): oepn, frame = vc.read() # 如果能打开返回视频中每帧结果为True
else:open = False

while open:ret, frame = vc.read()# 如果能打开就遍历没一帧if frame is None: # 如果读取的视频不为空继续执行为空就breakbreakif ret == True: # 如果能打开返回视频中每帧结果为Truegray = cv2.cvtColor(frame,  cv2.COLOR_BGR2GRAY) # cv2.COLOR_BGR2GRAY对每一帧转换为黑白cv2.imshow('result', gray) # 显示结果if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: # waitKey(1) 表示等待下一帧的时间  退出：Esc的ASCII码为27，即判断是否按下esc键break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows() # 循环完自动关闭窗口

截取部分图像数据

img=cv2.imread('cat.jpg') # 读取图片
cat=img[0:50,0:200]  # 切片
cv_show('cat',cat) # 显示名字以及图像

颜色通道提取

b,g,r=cv2.split(img) # 彩色图像通道：b g r   # 读取图片

img=cv2.merge((b,g,r)) # 组合像素
img.shape

颜色通道B,G,R = 0,1,2

# 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)

边界填充

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) # 上下左右 填充的值# img需要填充的图像   上下左右                             按照什么方式填充
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=0)

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()

数值计算

# 读取图片
img_dog=cv2.imread('dog.jpg')
img_cat=cv2.imread('cat.jpg')

img_cat[:5,:,0]    # 只打印前5行

img_cat2= img_cat + 10
img_cat2[:5,:,0]    # 只打印前5行

#相当于% 256
(img_cat + img_cat2)[:5,:,0]

cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]

图像融合

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) # 假入我们不知道图像大小为0，0，  倍数： fx=4：x*4  fy=4：y*4 比例放缩
plt.imshow(res)

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

img_dog=cv2.imread('dog.jpg')
img_cat=cv2.imread('cat.jpg')# 读取图片
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414)) # 修改图片大小
img_cat.shape,img_dog.shape

            # 猫= x1  狗= x2# 猫 权重 狗 权重 亮度# x1，α x2， β ，b
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.5, img_dog, 0.5, 0)

plt.imshow(res)

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