【Python3+OpenCV】实现图像处理 |
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【Python3+OpenCV】实现图像处理
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OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。 本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换  电脑环境准备 Python版本： Python3.7  OpenCV版本： OpenCV4.1  知识准备 一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列。所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y） 同时因为一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。  No.1 灰度化处理 Opencv中图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值。 本文提供的灰度化处理有两种方法（灰度化处理不止这两种） 方法1：直接将原图读成灰度图像 代码语言：javascript复制img1=cv2.imread('girl.png',0)方法2：将原图进行灰度化处理 代码语言：javascript复制#灰度化处理2：gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)代码语言：javascript复制import cv2 #读入原始图像 img=cv2.imread('girl.png',1) #灰度化处理1：直接读入灰度化图像 img1=cv2.imread('girl.png',0) #灰度化处理2： gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray1',img1) cv2.imshow('gray2',gray) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 cv2.waitKey(0)运行程序后，显示如下： No.2 二值化处理 Opencv中的图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 cv.threshold ()函数是图像二值化函数 其中，第二个参数是判定像素点的临界值。超过了这个点，将会被划分为255，低于这个点，将会被划分为0。具体的参数0~255可以自行根据需要调节。 代码语言：javascript复制import cv2 #读入原始图像 img=cv2.imread('girl.png',1) #灰度化处理 img1=gray.copy() #灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化函数 cv2.threshold(gray,140,255,0,gray)#二值化函数 #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray',img1) cv2.imshow('Binarization',gray) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 cv2.waitKey(0)运行程序后，显示如下：  No.3 灰度图像的伽马变换 Opencv中的伽马变换是用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。 伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分 伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 代码语言：javascript复制import cv2 import copy #读入原始图像 img=cv2.imread('girl.png',1) #灰度化处理 img1=cv2.imread('girl.png',0) #灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #伽马变换 gamma=copy.deepcopy(gray) rows=img.shape[0] cols=img.shape[1] for i in range(rows): for j in range(cols): gamma[i][j]=3*pow(gamma[i][j],0.8) #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray',img1) cv2.imshow('gamma',gamma) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 cv2.waitKey(0)运行程序后，显示如下：  No.4 灰度图像的对数变换 Opencv中的对数变换：由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。可用于增强图像的暗部细节。 灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。 如下图所示，它表示对数曲线下的灰度值变化情况。  由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。 对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示。 代码语言：javascript复制import cv2 import copy import math #读入原始图像 img=cv2.imread('girl.png',1) #灰度化处理 img1=cv2.imread('girl.png',0) #灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对数变换 logc = copy.deepcopy(gray) rows=img.shape[0] cols=img.shape[1] for i in range(rows): for j in range(cols): logc[i][j] = 3 * math.log(1 + logc[i][j]) #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray',img1) cv2.imshow('logc',logc) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 cv2.waitKey(0)运行程序后，显示如下：  No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。 代码语言：javascript复制import cv2 import copy import math #读入原始图像 img=cv2.imread('girl.png',1) #灰度化处理 img1=cv2.imread('girl.png',0) #灰度化处理：此灰度化处理用于图像二值化 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 反色变换 cover=copy.deepcopy(gray) rows=img.shape[0] cols=img.shape[1] for i in range(rows): for j in range(cols): cover[i][j]=255-cover[i][j] #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray',img1) cv2.imshow('cover',cover) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 cv2.waitKey(0)运行程序后，显示如下： 
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