OpenCV 图像处理（二）-图像相关操作

图像相关操作

目录

图像相关操作

图像裁剪与通道截取

边界填充

图像计算

改变图像大小

图像融合 

图像阈值（二值图像）

• 图像裁剪与通道截取

# 截取部分图像数据
cat=img[0:50,0:200] # 颜色通道提取
b,g,r=cv2.split(img)# 合并颜色通道img=cv2.merge((b,g,r))

• 边界填充

# 设定边界
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)
# BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
# BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制，例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
# BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
# BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
# BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')plt.show()

• 图像计算

img_cat=cv2.imread('cat.jpg')
img_dog=cv2.imread('dog.jpg')
# 每个像素点+10
img_cat2= img_cat +10 # 相当于% 256，取余
(img_cat + img_cat2)[:5,:,0]# 大于255取255
cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]

• 改变图像大小

resize（）函数

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

resize参数

InputArray	输入图片	fx, fy	沿x轴，y轴的缩放系数
OutputArray	输出图片	interpolation	插入方式
Size	图片尺寸

 interpolation，可选参数

INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR	双线性插值（默认设置）
INTER_AREA	使用像素区域关系进行重采样。
INTER_CUBIC	4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4	8x8像素邻域的Lanczos插值

代码案例

img_cat.shape #（414，500，3）img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
img_dog.shape

• 图像融合 

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

src1、src2	形状相同的两张图像
alpha、beta	对应相应图像透明度的比重
gamma	常数

代码案例

res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)

• 图像阈值（二值图像）

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

图像阈值

src	输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
thresh	阈值
maxval	当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
type	二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV

maxval（阈值处理参数）

cv2.THRESH_BINARY	超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0
cv2.THRESH_BINARY_INV	THRESH_BINARY的反转
cv2.THRESH_TRUNC	大于阈值部分设为阈值，否则不变
cv2.THRESH_TOZERO	大于阈值部分不改变，否则设为0
cv2.THRESH_TOZERO_INV	THRESH_TOZERO的反转

ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]for i in range(6):plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()