6个案例手把手教你用Python和OpenCV进行图像处理 |
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01 图像的读取、显示和保存 OpenCV提供了cv2模块,用于进行图像的处理操作。 1. 读取图像 OpenCV提供了cv2.imread()函数用于进行图像的读取操作。该函数的基本格式为: retval = cv2.imread(filename[, flags])其中: retval是返回值,其值是读取到的图像。 filename是要读取图像的完整文件名。 flags是读取标记,用来控制读取文件的类型。部分常用的标记值如表3-1所示,其中第一列的值与第三列的数值表示的含义一致。▲表3-1 常用flags标记值 例3-1 使用cv2.imread()函数读取一幅图像代码如下: import cv2 as cv image = cv2.imread("F:/picture/lena.png") # 读取lena图像 print(image)运行代码会得到lena图像的像素值,如图3-3所示。 ▲图3-3 lena图像部分像素值 2. 显示图像 OpenCV提供了多个与图像显示有关的函数,下面简单介绍常用的几个。 namedWindow()函数用来创建指定的窗口,一般格式如下: None = cv2.namedWindow(window)其中,window是窗口的名字。例如: cv2.namedWindow("image")这句程序会新建一个名字为image的窗口。 imshow()函数用来显示图像,其一般格式如下: None = cv2.imshow(window, image)其中: window是窗口的名字。 image是要显示的图像。waitKey()函数用来等待按键,当有键被按下时,该语句会被执行。其一般格式如下: retval= cv2.waitKey([delay])其中: retval是返回值。 delay表示等待键盘触发的时间,单位是ms。当该值为负数或0时表示无限等待,默认值为0。destroyAllWindows函数用来释放所有窗口,其一般格式为: None = cv2. destroyAllWindows () 例3-2 显示读取的图像代码如下: import cv2 as cv # 导入从cv2模块 image = cv.imread("F:/picture/lena.png") # 读取lena图像 cv.namedWindow("image") # 创建一个image的窗口 cv.imshow("image", image) # 显示图像 cv.waitKey() # 默认为0,无限等待 cv.destroyAllWindows() # 释放所有窗口程序运行结果如图3-4所示。 ▲图3-4 例3-2的运行结果 3. 保存图像 OpenCV中提供了cv2.imwrite()函数来保存图像,其一般格式为: retval= cv2.imwrite(filename, img[, params])其中: retval是返回值。 filename是要保存的图像的完整路径名,包括文件的扩展名。 img是要保存的图像的名字。 params是保存的类型参数,可选。 例3-3 编写程序,将读取到的图像保存代码如下: import cv2 as cv # 导入从cv2模块 image = cv.imread("F:/picture/lena.png") # 读取lena图像 cv.imwrite("F:/picture/lenaresult.png",image) #将图像保存到F:/picture/下,名字为lenaresult02 图像通道的基本操作 在图像处理过程中,有时会根据需要对通道进行拆分与合并。在OpenCV中提供了split()和merge()函数对图像进行拆分与合并。下面对这两个函数进行介绍。 1. split()拆分函数 函数split()可以拆分图像的通道,例如BGR图像的三个通道。其一般格式如下: b,g,r = cv2.split(img)其中: b、g、r分别是B通道、G通道、R通道的图像信息。 img是要拆分的图像。 例3-4 编写程序,使用split()函数对图像进行拆分代码如下: import cv2 as cv image = cv.imread("F:/picture/lena.png") b,g,r = cv.split(image) # 拆分图像通道分为b,g,r三个通道 cv.imshow("b",b) # 显示b通道的图像信息 cv.imshow("g",g) # 显示g通道的图像信息 cv.imshow("r",r) # 显示r通道的图像信息 cv.imshow("image", image) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()程序运行结果如图3-5所示。 ▲图3-5 例3-4的运行结果:a)原始图像,b)B通道图像,c)G通道图像,d)R通道图像 其中,图3-5a是原图,图3-5b是B通道的图像,图3-5c是G通道的图像,图3-5d是R通道的图像。 2. merge()合并函数 通道合并是通道拆分的逆过程,可以将三个通道的灰度图像合并为一张彩色图像。OpenCV中提供了merge()函数来实现图像通道的合并,其基本格式为: imagebgr = cv2.merge([b,g,r])其中: imagebgr是合并后的图像。 b、g、r分别是B通道、G通道、R通道的图像信息。 例3-5 编写程序,演示合并图像的过程代码如下: import cv2 as cv image = cv.imread("F:/picture/lena.png") b,g,r = cv.split(image) # 拆分图像通道分为b,g,r三个通道 imagebgr = cv.merge([b,g,r]) # 将b,g,r三个通道的图像合并 cv.imshow("image", image) cv.imshow("imagegbgr", imagebgr) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()程序运行结果如图3-6所示。 ▲图3-6 例3-5的运行结果:a)原始图像 b)拆分并合并后的图像 其中,图3-6a是原始图像,图3-6b是经过拆分后又合并的图像。 03 图像属性的获取 在进行图像处理时经常需要获取图像的大小、类型等属性信息。下面介绍几个常用属性。 shape:表示图像的大小。如果是彩色图像,则返回包含行数、列数和通道数的数组;如果是二值图像或灰度图像,则返回包含行数和列数的数组。 size:表示返回的图像的像素数目。 dtype:表示返回的图像的数据类型。 例3-6 编写程序,观察图像的属性值代码如下: import cv2 as cv image = cv.imread("F:/picture/lena.png") print("image.shape",image.shape) # 输出图像的大小属性 print("image.size",image.size) # 输出图像的像素数目属性 print("image.dtype",image.dtype) # 输出图像的类型属性程序运行结果为: image.shape (512, 512, 3) image.size 786432 image.dtype uint8关于作者:高敬鹏,博士学历,硕士生导师,2002年至今,任职于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。研究方向主要包括人工智能、机器学习、图像处理、信号检测、目标识别、现代通信技术与电子系统等。 江志烨,博士学历,研究员,任职于北京航天长征飞行器研究所。 赵娜,博士学历,讲师,任职于重庆电子工程职业学院。 本文摘编自《机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理》,经出版方授权发布。
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