OpenCV_02 图像的基本操作:图像IO+绘制图形+像素点+属性+图像通道+色彩空间的改变

简介: 注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。

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1 图像的IO操作


这里我们会给大家介绍如何读取图像,如何显示图像和如何保存图像。


1.1 读取图像


1.API


cv.imread()


参数:


  • 要读取的图像


  • 读取方式的标志


  • cv.IMREAD*COLOR:以彩色模式加载图像,任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。


  • cv.IMREAD*GRAYSCALE:以灰度模式加载图像


  • cv.IMREAD_UNCHANGED:包括alpha通道的加载图像模式。


可以使用1、0或者-1来替代上面三个标志


  • 参考代码


import numpy as np
import cv2 as cv
# 以灰度图的形式读取图像
img = cv.imread('messi5.jpg',0)


注意:如果加载的路径有错误,不会报错,会返回一个None值


1.2显示图像


1 . API


cv.imshow()


参数:


  • 显示图像的窗口名称,以字符串类型表示
  • 要加载的图像


注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。


另外我们也可使用matplotlib对图像进行展示。


1.参考代码


# opencv中显示
cv.imshow('image',img)
cv.waitKey(0)
# matplotlib中展示
plt.imshow(img[:,:,::-1])


1.3 保存图像


1.API


cv.imwrite()


参数:


1.文件名,要保存在哪里

2.要保存的图像


2.参考代码


cv.imwrite('messigray.png',img)


1.4 总结


我们通过加载灰度图像,显示图像,如果按's'并退出则保存图像,或者按ESC键直接退出而不保存。


import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 读取图像
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
# 2 显示图像
# 2.1 利用opencv展示图像
cv.imshow('image',img)
# 2.2 在matplotplotlib中展示图像
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('匹配结果'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
k = cv.waitKey(0)
# 3 保存图像
cv.imwrite('messigray.png',img)


2 绘制几何图形


2.1 绘制直线


cv.line(img,start,end,color,thickness)


参数:


  • img:要绘制直线的图像
  • Start,end: 直线的起点和终点
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度


2.2 绘制圆形


cv.circle(img,centerpoint, r, color, thickness)


参数:


  • img:要绘制圆形的图像
  • Centerpoint, r: 圆心和半径
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度,为-1时生成闭合图案并填充颜色


2.3 绘制矩形


cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)


参数:


  • img:要绘制矩形的图像
  • Leftupper, rightdown: 矩形的左上角和右下角坐标
  • color: 线条的颜色
  • Thickness: 线条宽度


2.4 向图像中添加文字


cv.putText(img,text,station, font, fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)


参数:


  • img: 图像
  • text:要写入的文本数据
  • station:文本的放置位置
  • font:字体
  • Fontsize :字体大小


2.5 效果展示


我们生成一个全黑的图像,然后在里面绘制图像并添加文字


import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 创建一个空白的图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
# 2 绘制图形
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)
# 3 图像展示
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('匹配结果'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()


结果:


19aa00585844412086d8d68340c148a8.png


3 获取并修改图像中的像素点


我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像,它返回一个蓝,绿,红值的数组。对于灰度图像,仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。


import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg')
# 获取某个像素点的值
px = img[100,100]
# 仅获取蓝色通道的强度值
blue = img[100,100,0]
# 修改某个位置的像素值
img[100,100] = [255,255,255]


4 获取图像的属性


图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等。


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5 图像通道的拆分与合并


有时需要在B,G,R通道图像上单独工作。在这种情况下,需要将BGR图像分割为单个通道。或者在其他情况下,可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像。你可以通过以下方式完成。


# 通道拆分
b,g,r = cv.split(img)
# 通道合并
img = cv.merge((b,g,r))


6 色彩空间的改变


OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种,BGR↔Gray和BGR↔HSV。


API:


cv.cvtColor(input_image,flag)


参数:


  • input_image: 进行颜色空间转换的图像
  • flag: 转换类型
  • cv.COLOR_BGR2GRAY : BGR↔Gray
  • cv.COLOR_BGR2HSV: BGR→HSV


总结:


1.图像IO操作的API:


cv.imread(): 读取图像


cv.imshow():显示图像


cv.imwrite(): 保存图像


2.在图像上绘制几何图像


cv.line(): 绘制直线


cv.circle(): 绘制圆形


cv.rectangle(): 绘制矩形


cv.putText(): 在图像上添加文字


3.直接使用行列索引获取图像中的像素并进行修改


4.拆分通道:cv.split()


通道合并:cv.merge()


5.色彩空间的改变


cv.cvtColor(input_image,flag)

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