Chapter1 - 畫素(Pixel)操作
Chapter1 - 畫素(Pixel)操作
import cv2 as cv
import numpy as np
src = cv.imread("opencv.png")
一、改變畫素值
# copy image, deep copy img_copied = np.copy(src) # change value img_changed = img_copied img_copied[100:200, 200:300, :] = 255 # both `img_changed` and `img_copied` change. cv.imshow("img_changed", img_changed) cv.imshow("img_copied", img_copied) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
執行結果
img_changed
img_copied
關於複製np.copy()
-
src
的型別是numpy.ndarray
,即放置同類型的元素的多維陣列。所以“複製圖片”要用np.copy()
; -
python有直接引用、淺複製、深複製;
-
對於列表等可迴圈結構,即
python list
:b = a
是直接引用,指向同一個物件,a改變,b也跟著改變;b = a.copy()
是淺複製;a改變,b也改變;b = a.deepcopy()
是深複製;a、b相互獨立;
-
numpy list
和python list
不同:img_copied = np.copy(src)
是深拷貝src
改變,但img_copied
不變;img_changed = img_copied
是直接引用;img_copied
改變,img_changed
也要改變;
二、通過畫素值新建影象
# create image img_created = np.zeros(src.shape, src.dtype) # value:all zero, Black cv.imshow("img_created", img_created) img_1 = np.zeros([512,512], dtype=np.uint8) img_1[:,:] = 127 # set gray value: 127 img_2 = np.ones([512,512,3], dtype=np.uint8) img_2[:,:,0] = 255 # "B":255,"G"="R"=1, Blue cv.imshow("gray image: img_1", img_1) cv.imshow("R\'s value=255: img_2", img_2) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
注意
讀取彩色圖片時,會有三層,這三層代表的RGB是顛倒的,也就是BGR:
img[:,:,0]
代表B
;img[:,:,1]
代表G
;img[:,:,2]
代表R
;
改變RGB的值就意味著能對影象的色彩進行操作,那麼我們下面使用陣列的方式,把對應位置的BGR值做一下變化,觀察一下效果:
# read and write pixels
img_copied = np.copy(src)
row, column, channel = img_copied.shape
print("row: %d, column: %d, channel: %d" % (row, column, channel))
for i in range(row):
for j in range(column):
b, g, r = img_copied[i, j]
b = 255 - b
g = 255 - g
r = 255 - r
img_copied[i, j] = [b, g, r]
cv.imshow("read and write pixels", img_copied)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
row: 610, column: 570, channel: 3
執行結果
在處理610×570這樣一個小型影象時,反應時間便明顯變長;
為了提高速度,一方面需要更好的裝置,另一方面上述程式碼最好改寫成支援CUDA加速;
兩個影象的畫素之間也是可以做算術運算的(只要不超出範圍即可),比如下面這個例子:
# pixel arithmetic operations
img_1 = cv.imread("test0.jpg")
img_2 = cv.imread("test1.jpg")
result = np.zeros(shape=[4,img_1.shape[0],img_1.shape[1],img_1.shape[2]], dtype=img_1.dtype)
for i in range(4):
result[i][:,:,:] = np.zeros(shape=[img_1.shape[0],img_1.shape[1],img_1.shape[2]], dtype=img_1.dtype)
cv.add(img_1, img_2, result[0])
cv.imshow("add_result", result[0])
cv.subtract(img_1, img_2, result[1])
cv.imshow("sub_result", result[1])
cv.multiply(img_1, img_2, result[2])
cv.imshow("mul_result", result[2])
cv.divide(img_1, img_2, result[3])
cv.imshow("div_result", result[3])
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
算數運算的操作比較簡單,這裡不再詳述;
為了儲存每次算數運算的結果,可以每次都新建變數--初始化--承接結果;為了縮減初始化的工作量,新建了result
這個4維矩陣;
result
從巨集觀上看,可以認為是4個元素的list,每個元素都是一個影象型別(3維);這種提取過程需要會。
三、畫素值的邏輯運算
除了算術操作,我們也可以進行邏輯操作(logical operation),常見的有三種:
cv.bitwise_add()
邏輯與;cv.bitwise_or()
邏輯或;cv.bitwise_not()
邏輯否;cv.bitwise_xor()
異或;同為0,異為1
當然,不僅可以對兩張圖片做邏輯操作,也可以只對一張圖片做邏輯操作,不過只能做not
運算,圖中的白色會變成黑色;而其他邏輯操作,如and
等會報錯;
下面,我們新建矩形和圓形圖片,對這兩張圖片進行邏輯操作,兩種圖形的用法分別如下:
cv.rectangle(img, (x,y), (x+h,y+h), (b,g,r), line_thickness)
-
(x,y)
和(x+h,y+h)
分別對應了左上和右下角;這樣的話,第一個點的座標應該小於第二個點;但是如果第一個點的座標大於第二個點,會被認為是左下和右上角; -
(b,g,r)
是矩形四條邊的BGR數值;注意是BGR而非RGB;如果這裡只寫一個255,代表B=255,G=R=0,也就是藍色; -
line_thickness
是邊的厚度;如果是負數,如-1
,表示填充整個矩形,填充的顏色是上面線條的顏色;
cv.circle(img, (x,y), r, (b,g,r), thickness)
(x,y)
是圓的圓心座標,r
是半徑;- 其他的和上面矩形類似;
# create rectangle
img_1 = np.zeros(shape=[400,400,3], dtype=np.uint8)
cv.rectangle(img_1, (25,25), (375,375), 255, -1)
cv.imshow("rectangle", img_1)
# create circle
img_2 = np.zeros(shape=[400,400,3], dtype=np.uint8)
cv.circle(img_2, (200,200), 200, 255, -1)
cv.imshow("circle", img_2)
# make logical operations
dst1 = cv.bitwise_and(img_1, img_2)
dst2 = cv.bitwise_or(img_1, img_2)
dst3 = cv.bitwise_xor(img_1, img_2)
dst4 = cv.bitwise_not(src)
cv.imshow("add", dst1)
cv.imshow("or", dst2)
cv.imshow("xor", dst3)
cv.imshow("not to picture", dst4)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
執行結果
四、偽彩色applyColorMap
函式
使用OpenCV的預定義的顏色對映來將灰度影象偽彩色化;顯示的效果類似於顏色濾鏡;
應用領域:空間中的行星和其他物體的灰度影象是採用偽彩色來顯示細節,並對不同顏色的不同材質對應的區域進行標記。比如下面對冥王星處理的圖片:
下面,我們對於圖片使用偽彩色效果:
img_cool = cv.applyColorMap(src, cv.COLORMAP_COOL)
img_jet = cv.applyColorMap(src, cv.COLORMAP_JET)
cv.imshow("colormap.cool", img_cool)
cv.imshow("colormap.jet", img_jet)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
執行結果
五、影象通道的分離cv.split()
和合並cv.merge()
# channel seperation
B, G, R = cv.split(src)
print("分離後的維數:", B.shape)
cv.imshow("Split Blue", B)
cv.imshow("Split Green", G)
cv.imshow("Split Red", R)
# channel merging
# zeros = np.zeros(shape=src.shape[:2], dtype=np.uint8)
zeros = np.zeros(shape=B.shape, dtype=np.uint8)
cv.imshow("Merge Blue", cv.merge([B, zeros, zeros]))
cv.imshow("Merge Green", cv.merge([zeros, G, zeros]))
cv.imshow("Merge Red", cv.merge([zeros, zeros, R]))
# merge orignal image
cv.imshow("orignal image", cv.merge([B, G, R]))
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
分離後的維數: (610, 570)
執行結果
B,G,R = cv.split(image)
-
已知
image.shape
是610×570×3,如果只需要某個通道,那麼最後的3就會變成1,所以B G R
的維數應該是610×570; -
如果使用
mv = cv.split(image)
,那麼mv
是list
型別,有3個元素(np.array型別),每個元素是610×570維; -
如果單獨顯示通道的影象,發現三個通道的影象儘管不同,但都是灰色的,而不是期望中的紅色等。以
R
為例,分離後圖像會缺失G、B,但是使用imshow()
方法後,三個通道都會變成R,即(R,R,R)
。當三個通道的值相等時,為灰度圖。
那我們如果要想顯示紅色,但是還得要用imshow()
這個函式,就需要使用合併,把自動生成的(R,R,R)
,變成(R,0,0)
,也就是上面zeros那個矩陣的作用;
cv.merge([B, G, R])
需要注意:B,G,R的維數一定要相同;分離後各個通道的維數是610×570,為了確保維數相同,有這種寫法:
-
zeros = np.zeros(shape=src.shape[:2], dtype=np.uint8)
-
這裡
src.shape
是610×570×3,也就是這個列表有三個元素,注意:src.shape[:2]
是取不到最後一個元素的,只能取src.shape[0]、src.shape[1]
這兩個,src.shape[2]
是取不到的; -
zeros = np.zeros(shape=B.shape, dtype=np.uint8)
這個寫法是等價的,更簡潔明瞭;
下面提供一種更簡單直白的寫法,思路是把無關通道的所有元素直接強行置0;比如:
result_split = cv.split(src)
# make G=R=0, only keep B;
result_split[1][:,:] = 0
result_split[2][:,:] = 0
dst = cv.merge(result_split)
cv.imshow("Merge Blue", dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()