图像处理基础

简介: 图像处理基础

现如今我们每时每刻都在与图像打交道,而图像处理也是我们绕不开的问题,本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。



01

图像处理基础


在进行图像处理之前,我们必须要先回答这样一个问题:什么是图像?

答案是像素点的集合。

如上图所示,假设红色圈的部分是一幅图像,其中每一个独立的小方格就是一个像素点(简称像素),像素是最基本的信息单元,而这幅图像的大小就是 11 x 11 px 。


1、二值图像

图像中的每个像素点只有黑白两种状态,因此每个像素点的信息可以用 0 和 1 来表示。


2、灰度图像

图像中的每个像素点在黑色和白色之间还有许多级的颜色深度(表现为灰色),通常我们使用 8 个 bit 来表示灰度级别,因此总共有 2 ^ 8 = 256 级灰度,所以可以使用 0 到 255 范围内的数字来对应表示灰度级别。


3、RGB图像

红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)作为三原色可以调和成任意的颜色,对于 RGB 图像,每个像素点包含 RGB 共三个通道的基本信息,类似的,如果每个通道用 8 bit 表示即 256 级灰度,那么一个像素点可以表示为:

([0 ... 255], [0 ... 255], [0 ... 255])



图像矩阵

每个图像都可以很自然的用矩阵来表示,每个像素对应矩阵中的每个元素。


例如:

1、4 x 4 二值图像:


2、4 x 4 灰度图像:


3、4 x 4 RGB 图像:


在编程语言中使用哪种数据类型来表示矩阵?答案是多维数组。例如上述 4 x 4 RGB 图像可转换为:


图像处理的本质实际上就是在处理像素矩阵即像素多维数组运算。



02

基本处理实现


对于图像的基本处理,本文示例使用的是 opencv-python 和 numpy 库。


示例:

  1. 裁剪:切割矩阵即可。
  2. 画布:先构建指定大小的画布背景,再填充图像即可。
  3. 水印:矩阵合并运算,使用 cv : addWeighted 方法。
  4. 平移:构建平移变换矩阵,使用 cv : warpAffine 方法。
  5. 旋转:构建旋转变换矩阵,使用 cv : warpAffine 方法。
  6. 缩放:使用 cv : resize 方法。


OpenCV 提供的 resize 缩放算法包括:


根据官方的文档,缩小图像时建议使用 INTER_AREA 算法,放大图像时建议使用 INTER_CUBIC(较慢)算法或者 INTER_LINEAR(更快效果也不错)算法。




本文介绍了图像处理的基础,以及通过 OpenCV 实现了几种常见的图像处理功能。

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