python_Opencv_图像的基础操作

目标

• 获取像素值并修改
• 获取图像的属性（信息）
• 图像的ROI（）
• 图像通道的拆分及合并

几乎所有以上的操作，与Numpy 的关系都比与OpenCV 的关系更加紧密，因此熟练Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码。

获取像素值并修改

 1 #
 2
 3 import cv2
 4 import numpy as np
 5
 6 # 首先打开一张图片
 7 img=cv2.imread(‘Koala.jpg‘)
 8
 9 # 在图片中获取一个像素点
10 px=img[100,100]
11 # 打印出像素值,BGR图片显示【B,G,R】值
12 print px
13
14 # 第三个参数0,1,2分别代表B,G,R
15 blue=img[100,100,0]
16 green=img[100,100,1]
17 red=img[100,100,2]
18
19 print blue
20 print green
21 print red
22
23 # 打印结果：
24 # [143 152 161]
25 # 143
26 # 152
27 # 161
28
29 # 类似的方式可以用于修改像素值
30 img[100,100]=[255,255,255]
31 print img[100,100]
32 # 打印结果：[255 255 255]
33
34 # 效率更快的方法,numpy中这些方法经过快速矩阵运算的优化
35 # 显示[10,10]位置的R值
36 print img.item(10,10,2)
37 # 修改它并显示
38 img.itemset((10,10,2),200)
39 print img.item(10,10,2)
40 #打印结果：
41 # 108
42 # 200

　　注意：

　　　　Numpy 是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改，这样会很慢，能有矩阵运算就不要用循环。

　　对于获取每一个像素值，也许使用Numpy 的array.item() 和array.itemset() 会更好。但是返回值是标量。如果你想获得所有B，G，R 的值，

　　你需要使用array.item() 分割他们。

获取图像的属性（信息）

• 图像的属性包括：行，列，通道，图像数据类型，像素数目等。
• img.shape 可以获取图像的形状。
• 他的返回值是一个包含行数，列数，通道数的元组。
• img.size返回像素点总数
• img.dtype 返回的是图像的数据类型.

　　看代码：

 1 import cv2
 2 import numpy as np
 3
 4 # 首先打开一张图片
 5 img=cv2.imread(‘Koala.jpg‘)
 6
 7 #图像形状
 8 print img.shape
 9 ## (384L, 512L, 3L)
10
11 # 像素的数量
12 print img.size
13 ## 589824
14
15 # 图像的数据类型
16 print img.dtype
17 ## uint8

图像ROI

• 有时候我们需要对一幅图像的特定区域进行操作。
• 例如我们要检测一副图像中眼睛的位置，我们首先应该在图像中找到脸，再在脸的区域中找眼睛，而不是直接在一幅图像中搜索。
• 这样会提高程序的准确性和性能。ROI 也是使用Numpy 索引来获得的。

参照PDF中的一个例子，直接拿过来：

 1 import cv2
 2 import numpy as np
 3 img=cv2.imread(‘/home/duan/workspace/opencv/images/roi.jpg‘)
 4
 5 ball=img[280:340,330:390]
 6 img[273:333,100:160]=ball
 7
 8 cv2.imshow(‘image‘,img)
 9 cv2.waitKey(0)
10 cv2.destroyAllWindows()

结果：图中的球的部分整体复制一块到其他位置

图像通道的拆分及合并