python 读取图片成为一维数组_python+opencv 图像的数组和矩阵操作

在调用opencv的imread函数读取图像时，我们得到的其实是一个类型为numpy.ndarray的n维数组。这个数组的维度是[height,width,3]，它是由每个像素的RGB通道的灰度值组成。

（img[:,:,0],img[:,:,1],img[:,:,2] 分别对应B、G、R通道。）

因此一切对于图像的操作，其实都是对于该数组的操作，在实际应用中，运用numpy和opencv模块的数组或矩阵的操作，可以大大节省处理图像的时间。

举个简单的例子，我们想得到图像某一区域内所有R通道值大于50的像素坐标，最简单的方法是用for循环：

for i in range(width):

for j in range(height):

if img[i,j,2]>50:

print(i,j)

很显然，这段算法的时间复杂度是O(n²)，处理大图片非常之慢。那么有没有更好的办法呢？当然有，容我先卖个关子，让我们先来学习一些简单的数组/矩阵操作。

1.赋值

当我们需要改变图像的RGB值时，并不需要用for循环挨个赋值，而是可以直接对img数组的值进行修改。比如要将图像的灰度值取反，我们可以：

img[:,:]=255-img[:,:]

这个语句等同于opencv库的函数cv2.bitwise_not()，这样整幅图像的灰度值就都取反了。有兴趣的话，可以比较一下这两种方式的运行时间。

也可以通过设置范围，只操作图像的某一部分，比如我们要取图像的0-100行，100-200列：

img[0:100,100:200] #行数在前，列数在后，也就是图像的高度区域在前

Q.为啥不是用[255,255,255]-img[:,:]呢？

numpy的数组加减乘除一个数，就相当于数组中的每个元素依次和这个数进行运算，反之亦然。

2.图像运算

opencv中包含图像的算术和逻辑运算函数：

cv2.add(img1,img2) #图像矩阵相加（参数下同）

cv2.subtract() #图像矩阵相减

cv2.bitwise_and() #图像与运算

cv2.bitwise_or() #图像或运算

cv2.bitwise_xor() #图像异或运算

cv2.bitwise_not() #图像非运算

opencv里规定RGB通道的上限为255，下限为0，超过255或小于0的数全变成255和0，所以图像的算术运算与下列语句不同：

img=img1-img2

img=img1+img2

因为这两条语句会使灰度值“越界”，超过255值会从0循环，负数的值则从255开始循环。比如300会变成300-255=45。

3.图像的拼接

img=np.vstack((img1,img2)) #纵向合并矩阵

img=np.hstack((img1,img2)) #横向合并矩阵

可以利用上述函数实现图像的拼接，参数是一个元组，也可以包含多个图像。

Q.如果输入的图像数组维度不同会怎么样？

会报错呗还能咋的。

除了上文提到的这些，所有numpy库中有关矩阵操作的函数都可用于图像，比如求和、求最大元素等等，都能在图像处理中有所帮助。

说了这么多，文章一开始提到的for循环的算法，如何改为矩阵运算呢？其实很简单。

e=matrix(img[:,:,2]>50) #得到满足条件的位置为True，其他位置为False的bool数组

e=np.where(e != 0)

y=list(e[0])

x=list(e[1]) #x与y中的元素是一一对应的

pix=np.array([x,y]).transpose()

现在，pix数组中就是所有满足条件的点了，这个方法的运行速度，要比for循环快上十几倍！

不过，想要调用matrix，仅仅导入numpy模块是没用的，还要加上一行：

from numpy import array as matrix, arange

如果你还不满足，不但要得到这些点的坐标，还要在图上标注出来，比如得到这些点为白色，其余背景置黑的二值化图像。之前在for循环的算法中，只需要if语句下添加赋值语句即可，现在又该怎么办呢？

e1=matrix(img[:,:,2]>50)

img=np.array(e1)*255

img就是我们想要的图像啦！（符合条件的点灰度值为255，其余点为0）

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