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Python+OpenCV入门教程4:图像基本操作

聊完Python+OpenCV的

打开摄像头专题

,同学们的反应热烈~在这年味十足的倒计时里,那么接下来等着你们的就是Python+OpenCV教程4:图像基本操作。

学习获取和修改像素点的值,ROI感兴趣区域,通道分离合并等基本操作等。

【图片可到文末本节源码下载。】

图像基本操作

1

目标

访问和修改图片像素点的值

获取图片的宽、高、通道数等属性

了解感兴趣区域ROI

分离和合并图像通道

02

获取和修改像素点值

我们先读入一张图片:

通过行列的坐标来获取某像素点的值,对于彩色图,结果是B,G,R三个值的列表,对于灰度图或单通道图,只有一个值:

还记得吗?行对应y,列对应x,所以其实是img[y, x],需要注意噢(●ˇ∀ˇ●)。容易混淆的话,可以只记行和列,行在前,列在后。

修改像素的值也是同样的方式:

注意:这步操作只是内存中的img像素点值变了,因为没有保存,所以原图并没有更改。

03

图片属性

img.shape获取图像的形状,图片是彩色的话,返回一个包含行数(高度)、列数(宽度)和通道数的元组,灰度图只返回行数和列数:

img.dtype获取图像数据类型:

img.size获取图像总像素数:

04

ROI

ROI:Region of Interest,感兴趣区域。什么意思呢?比如我们要检测眼睛,因为眼睛肯定在脸上,所以我们感兴趣的只有脸这部分,其他都不care,所以可以单独把脸截取出来,这样就可以大大节省计算量,提高运行速度。

只关心脸( ╯□╰ )

截取ROI非常简单,指定图片的范围即可(后面我们学了特征后,就可以自动截取辣,(ง •_•)ง):

05

通道分割和合并

彩色图的BGR三个通道是可以分开单独访问的,也可以将单独的三个通道合并成一副图像。分别使用cv2.split()和cv2.merge():

split()函数比较耗时,更高效的方式是用numpy中的索引,如提取B通道:

06

小结

img[y,x]获取/设置像素点值,img.shape:图片的形状(行数、列数、通道数),img.dtype:图像的数据类型。

img[y1:y2,x1:x2]进行ROI截取,cv2.split()/cv2.merge()通道分割/合并。更推荐的获取单通道方式:b = img[:, :, 0]。

07

练习

打开lena.jpg,将帽子部分(高:25~120,宽:50~220)的红色通道截取出来并显示。

引用

本节源码http://t.cn/EtYJ9u8

Basic Operations on Imageshttp://t.cn/EtYJcKN

小天

有话说

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  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190131G18AXO00?refer=cp_1026
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