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初始化画布
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初始化画布¶
概要¶
阿凯在这篇文章中给大家讲解了如何分别用numpy的方法, 与numpy与cv2结合的方法创建空白画布, 创建白色画布, 与创建彩色画布. 本节实际上同时也帮大家回顾了numpy 的一些常用的功能. 本节阿凯还介绍了cv2进行通道分割cv2.split与通道合并cv2.merge的两个函数. keywords OpenCV 初始化画布 通道分离 通道合并 1. 创建一个空白画布¶创建空白画布的函数,成品如下: def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)): canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8") canvas[:] = color return canvas调用的时候传入图像的宽度与高度,还有画布的颜色即可. 例如创建一个800*600 颜色为纯黑色的画布: canvas = InitCanvas(800, 600, color=(255,255,255))
完整源码 src/init_canvas_v1.py ''' 初始化画布 ''' import cv2 import numpy as np def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)): canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8") canvas[:] = color return canvas canvas = init_canvas(200, 200, color=(125, 40, 255)) cv2.imshow('canvas', canvas) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()如果你不想深究numpy的ndarray数据结构的索引与赋值的话,下面的内容不需要阅读. 学霸的神奇的分割线 我们在使用画图工具的时候, 第一件事情就是创建一个新的空白画布, 我们可以指定画布的大小, 跟颜色. 那我们如何使用opencv来创建一个空白的画布(值相同的图片) ? 还记得我们在讲解image的数据结构的时候, 提到过python-opencv上的图片，本质上就是numpy里面的ndarray的对象吗? 创建一个画布本质上就是创建一个同等规格的ndarray 创建一个新的特定尺寸的ndarray我们可以使用np.zeors 函数, 我们将图像的高度(height), 图像的宽度(width), 以及图像的通道数channel 以tuple 类型传入np.zeros . 再次声明是tuple类型 另外由于不是所有的numpy类型的数值, 都可以放到opencv中进行图像处理. 数值取值范围在0-255, 我们需要指定数据类型为uint8 unsigned integer 8-bit np.zeros((height, width, channels), dtype="uint8")所有的像素点的值, 都是0, 那么其实也就是纯纯的黑色. 我们新建了一个黑色背景的画布.
举个例子, 我们想创建一个800 x 600 x 3 的图片, 我们就得这么写: 一个BGR格式的图像, # 初始化一个空画布 300×300 三通道 背景色为黑色 canvas_black = np.zeros((600, 800, 3), dtype="uint8")注意 height写在前面 图像数据结构, 记不牢靠的同学, 请复习教程: 显示图片 打印图像相关属性 有时候我们也可以偷懒, 如果我们想创建与另外一个图像尺寸相同的画布的时候, 我们可以使用np.zeros_like canvas_black = np.zeros_like(img) 2. 初始化白色的画布¶emmm, 老是黑色的背景, 总给人一种很压抑的感觉. 那么有没有一种好的方法, 可以让我自定义颜色 ? 首先我想到的是白色, 又因为比较简单, 三个通道的值都相同. ps: 其实灰色的图片(GRAY2BGR), 三个通道的值都相同. 那么我们创建一个全都是1的矩阵, 然后,乘上某个数值, 问题是不是就解决了. 我们需要用到np.ones 函数 # 初始化一个空画布 300×300 三通道 背景色为白色 canvas_white = np.ones((300, 300, 3), dtype="uint8")接下来, 需要乘上一个整数, 255 (你可以填入0-255的任意值) canvas_white *= 255还记得阿凯在numpy教程里面,称这种运算为什么运算么? 这种运算称之为 全局乘法 , 忘记的同学, 赶紧复习一下全局函数 ufunc 的概念. Numpy基础 3. 初始化彩色的画布¶ 3.1 利用cv2的内置方法merge与split¶初始化画布有两种方法. 一种方法, 是我们初始化BGR的图片canvas_white 之后将原来的图片进行通道分离. 分别乘上BGR三个通道的整数值, 然后将三个通道合并在一起. 就得到我们想要的彩图纯色背景. 那通道的分离我们需要用到的函数是cv2.split(img). # 将原来的三个通道抽离出来， 分别乘上各个通道的值 (channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(canvas)channel_b 蓝色通道, channel_g 绿色通道, channel_r 红色通道, 都是二维的ndarray对象. 我们指定一种颜色, 例如 color = (100, 20, 50)) 注意, 我们这里的颜色指的BGR格式 也就是 B -> 100 G -> 20 R -> 50接下来我们分别将其乘上对应的值. # 颜色的值与个通道的全1矩阵相乘 channel_b *= color[0] channel_g *= color[1] channel_r *= color[2]接下来我们将三个通道重新合并, 需要用到的函数是cv2.merge cv2.merge([channel_b, channel_g, channel_r])注意,三个通道的矩阵, 以list [] 的方式, 传入merge函数. 综合起来, 就是我们的第一个初始化彩色背景的函数: src/init_canvas_v2.py ''' 初始化画布 ''' import cv2 import numpy as np # 初始化一个彩色的画布 - cv2版本 def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)): canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8") # 将原来的三个通道抽离出来， 分别乘上各个通道的值 (channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(canvas) # 颜色的值与个通道的全1矩阵相乘 channel_b *= color[0] channel_g *= color[1] channel_r *= color[2] # cv.merge 合并三个通道的值 return cv2.merge([channel_b, channel_g, channel_r]) canvas = init_canvas(200, 200, color=(125, 40, 255)) cv2.imshow('canvas', canvas) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()此函数使用 cv2.split 非常耗时 所以只有在需要的时候才能做到。 否则用Numpy索引。 3.2 利用numpy内置的索引¶使用numpy原生的方法, 性能会比opencv中的要好. 我们直接使用numpy的ndarray的索引的方法. 例如 canvas[:,:,0] 选中的是, 所有行, 所有列, 像素元素的第一个值, 也就是, 所有B通道的值. 然后对其进行赋值: canvas[:,:,0] = color[0]对numpy索引方式, 忘掉的朋友, 回顾一下教程吧.
Numpy基础 在教程中搜索 切片 slicing , 两者其实是一个东西. 完整版本的函数如下: src/init_canvas_v3.py ''' 初始化画布 ''' import cv2 import numpy as np def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)): canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8") # Blue canvas[:,:,0] = color[0] # Green canvas[:,:,1] = color[1] # Red canvas[:,:,2] = color[2] return canvas canvas = init_canvas(200, 200, color=(125, 40, 255)) cv2.imshow('canvas', canvas) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()实际上我们还有更快的方法, 可以实现这个功能, 这就需要你熟练掌握Numpy的使用技巧. 我们可以直接赋值color canvas[:] = color完整的函数如下, 这是我们的第三个版本. src/init_canvas_v4.py ''' 初始化画布 ''' import cv2 import numpy as np def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)): canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8") canvas[:] = color return canvas canvas = init_canvas(200, 200, color=(125, 40, 255)) cv2.imshow('canvas', canvas) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 4. 综合实验-初始化背景¶在这个综合实验里, 阿凯会分别用上述的方法, 创建黑色背景, 白色背景, 彩色背景.
阿凯这里教大家如何创建一个三通道的画布, 那么灰度图的画布你会创建么?
阿凯给你提供一个代码模板, 请填入关键的函数. import numpy as np import cv2 # 初始化灰度图的画布 def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255): ''' 请在这里填入代码 ''' return canvas # 创建一个颜色为125的灰度图 canvas = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=125) # 展示画布 cv2.imshow("canvas", canvas) # 中断 cv2.waitKey(0) # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 精品课程
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