个人学习向——opencv-1图像基本操作

1.图像数据读取

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
%matplotlib inline 
img=cv2.imread('5cm.jpg')
img.shape

(1080, 1920, 3)

可以看到得到结果是一个三维矩阵，其中第3维分别为图片的B,G,R
下面显示图像

#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()

waitKey使窗口保持静态等待时间(ms)，0表示任意键终止
最后，根据waitForKey的参数使用destroyAllWindows关闭窗口。

2.图像缩放

原图太大了，下面进行图片缩放

x, y = img.shape[0:2]
# 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）
img1 = cv2.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))
cv2.imshow('resize0', img_test1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.Region of interest（ROI）

cm=img1[300:540,500:900] 
cv_show('cm',cm)

4.颜色通道提取

b,g,r=cv2.split(img1)

# 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)

ROI	r	g	b

5.边界填充

ret = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right,borderType)

img: 输入图像
top, bottom, left, right:上，下，左，右要填充的像素数，
borderType:填充方式

• cv2.BORDER_CONSTANT：添加的边界框像素值为常数（需要额外再给定一个参数）
• cv2.BORDER_REFLECT：添加的边框像素将是边界元素的镜面反射，类似gfedcb|abcdefgh|gfedcba
• cv2.BORDER_REFLECT_101 or cv2.BORDER_DEFAULT：和上面类似，但是有一些细微的不同，类似于gfedcb|abcdefgh|gfedcba
• cv2.BORDER_REPLICATE：使用最边界的像素值代替，类似于aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
• cv2.BORDER_WRAP：不知道怎么解释，直接看吧，cdefgh|abcdefgh|abcdefg

6 图像融合

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma) 

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

src1 – 第一张图片
alpha – 第一张图片的权重
src2 – 与第一张大小和通道数相同的图片
beta – 第二张图片的权重
gamma –加到每个总和上的标量，相当于调亮度

img2__= cv2.resize(img2, (960, 540)) 
res = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2__, 0.5, 1)
cv_show('merge',res)

思维导图总结