opencv图像的基础操作

目标
• 获取像素值并修改
• 获取图像的属性（信息）
• 图像的ROI（）
• 图像通道的拆分及合并

几乎所有这些操作与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan 22 13:26:57 2018
"""import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt#opencv 读图
img = cv2.imread("E:\\python\\opencv\\images\\demo0.png")#根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对BGR 图像而言，返回值为B，G，R 的值。对灰度图像而言，会返回他的灰度值
'''
px=img[100,100]
print px
blue=img[100,100,0]
print blue
'''#修改像素值
'''
img[100,100]=[255,255,255]
print img[100,100]
'''#获取像素值及修改的更好方法。
'''
print img.item(10,10,2)
img.itemset((10,10,2),100)
print img.item(10,10,2)
'''#获取图像属性,图像的属性包括：行，列，通道，图像数据类型，像素数目等'''
print img.shape
print img.size
print img.dtype
#(552L, 1112L, 3L)
#1841472
#uint8
'''#图像ROI,有时你需要对一幅图像的特定区域进行操作。
'''
ball=img[280:340,330:390]
img[273:333,100:160]=ball
'''#拆分及合并图像通道,有时我们需要对BGR 三个通道分别进行操作。这是你就需要把BGR 拆分成单个通道。有时你需要把独立通道的图片合并成一个BGR 图像。你可以这样做：
#：cv2.split() 是一个比较耗时的操作。只有真正需要时才用它，能用Numpy 索引就尽量用。
'''
b,g,r=cv2.split(img)
img=cv2.merge(b,g,r)
#或者
b=img[:,:,0]
#或者
img[:,:,2]=0
'''#为图像扩边（填充）
'''
如果你想在图像周围创建一个边，就像相框一样，你可以使用cv2.copyMakeBorder()函数。这经常在卷积运算或0 填充时被用到。这个函数包括如下参数：
• src 输入图像
• top, bottom, left, right 对应边界的像素数目。
• borderType 要添加那种类型的边界，类型如下
– cv2.BORDER_CONSTANT 添加有颜色的常数值边界，还需要下一个参数（value）。
– cv2.BORDER_REFLECT 边界元素的镜像。比如: fedcba|abcdefgh|hgfedcb
– cv2.BORDER_REFLECT_101 or cv2.BORDER_DEFAULT跟上面一样，但稍作改动。例如: gfedcb|abcdefgh|gfedcba
– cv2.BORDER_REPLICATE 重复最后一个元素。例如: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
– cv2.BORDER_WRAP 不知道怎么说了, 就像这样: cdefgh|abcdefgh|abcdefg
• value 边界颜色，如果边界的类型是cv2.BORDER_CONSTANT
'''
#看下面的小例子
'''
img1 = img
BLUE=[255,0,0]
replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)
constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)
plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'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()
'''#图像上的算术运算#你可以使用函数cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使用numpy，res=img1+img。两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个图像可以使一个简单的标量值。
#OpenCV 中的加法与Numpy 的加法是有所不同的。OpenCV 的加法是一种饱和操作，而Numpy 的加法是一种模操作。
'''
x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print cv2.add(x,y) # 250+10 = 260 => 255
print x+y # 250+10 = 260 % 256 = 4
'''
#图像混合,函数cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作。
'''
img1=img
img2=cv2.imread('E:\\python\\opencv\\images\\demo2.png')
dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
'''
#使用OpenCV 检测程序效率
'''
e1 = cv2.getTickCount()
# your code execution
e2 = cv2.getTickCount()
time = (e2 - e1)/ cv2.getTickFrequency()
'''cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

opencv图像的基础操作相关推荐

2、OpenCV图像的读写操作
OpenCV图像的读写操作概要图像由像素组成. 像素可以被认为是非常小的正方形结构,当连接在一起时会生成图像. 它们是任何图像的最小组成部分. 如果您仔细查看前面的图像,您将能够在图像中看到一些正 ...
【opencv】(1) 基础操作：图像视频读取、图像截取、颜色通道
主要内容有:图像及视频的读取和保存.图像显示.转换灰度图.图像截取.颜色通道提取和组合那我们开始吧. 1. 图像操作首先我们导入opencv库,彩色图像一般都是由RGB(红绿蓝)三颜色通道构成,灰 ...
opencv resize_opencv-python库基础操作（一）
点赞再看,养成习惯!点赞再看,养成习惯!点赞再看,养成习惯!opencv-python库基础操作 0.安装opencv-python pip install opencv-python 进行下载并安装 ...
如何将图像保存至计算机G7X,opencv之读入一幅图像，显示图像以及如何保存一副图像，基础操作...
本文使用的函数: cv2.imread()读入一幅图像cv2.imshow()显示一幅图像cv2.imwrite()写入一幅图像读入图像 cv2.imread(参数1,参数2) 第一个参数是要读取图 ...
OpenCV+python图像处理基础操作
1.读写图像(建议使用绝对路径) import cv2 from cv2 im = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg') cv2.imwrit ...
C/C++ OpenCV图像的阈值操作
固定阈值操作:Threshold() double threshold( inputArray src, outPutArray dst, double thresh, double maxval, ...
matlab从入门到精通：图像可视化基础操作
matlab图像可视化基本要求 (1)掌握图形窗口的创建与控制,以及图形窗口的基本操作: (2)熟练掌握二维和三维绘图基本的命令.线型控制:(3)初步掌握用特殊的图形来表现特殊数据的性质,如面积图. ...
OpenCV入门基础操作（二）----图像像素的处理
OpenCV入门基础操作(二)----图像像素的处理像素处理读取一个图像像素修改像素值代码案例像素处理读取一个图像像素在读取图像的时候一般要用到如下的命令: 返回值=图像(位置参数), ...
openCV 图像和视频处理基础操作
openCV 基础操作 A.数据读取-图像 B. 数据读取-视频 C. 截取部分图像数据 D.颜色通道提取 E.边界填充 F.图像融合 G. 图像阈值 H. 图像平滑 openCV 参考相关技术博客和 ...

opencv图像的基础操作

opencv图像的基础操作相关推荐

最新文章

热门文章