OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习库，它主要用于实时图像处理和计算机视觉任务。

本篇所用图片数据：

链接:学习数据
提取码:dzvx

图片修改

1. 图片缩放

# 图片缩放
a = cv2.imread('GGbond.jpg')

a_new_1 = cv2.resize(a,(400,400)) #直接指定宽，高大小
# 或
a_new_2 = cv2.resize(a,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5)# 指定x方向和y方向的缩放倍数

print(a.shape) #高 宽
cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('a_new_1',a_new_1)
cv2.imshow('a_new_2',a_new_2)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
------------
(1070, 1080, 3)

2. 图片打码

将需要打码的位置，用不同的像素点将其覆盖

import numpy as np
a = cv2.imread('GGbond.jpg')
a = cv2.resize(a,(400,400))
cv2.imshow('a',a)
a[150:350,150:350] = np.random.randint(0,256,(200,200,3)) #替换时，要注意两者范围要一样大
cv2.imshow('masaike',a)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

3. 图片组合

也可以理解为，图片替换，即将一张图片中的区域，覆盖在另一张图片上：

# 图片组合
a = cv2.imread("GGbond.jpg")
a = cv2.resize(a,(400,400))
b = cv2.imread("yifei.jpg")
b = cv2.resize(b,(400,400))

a[150:350,150:350] = b[150:350,150:350] #宽 高
cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('b',b)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

图像运算

对像素点的值进行加法运算：直接相加、add()方法相加和权重相加

1. 直接相加

• 直接相加的过程，即是将图片中每个像素点的值都加上变量值：如c = a_new + 10，就是将a_new这个图片中的每个像素点值加10。但是，注意！！：当两个像素点之和超过255时，相加后的结果减去256，如a+b=260，像素值结果为260-256=4：

a = cv2.imread('GGbond.jpg')
a_new = cv2.resize(a,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5)
c = a_new + 10
cv2.imshow('yuan',a_new)
cv2.imshow('tupian',c)
cv2.waitKey(10000)

• 将对应区域的每个对应的像素点相加：

a = cv2.imread('GGbond.jpg')
b = cv2.imread('yifei.jpg')
a_new = cv2.resize(a,(400,400))
b_new = cv2.resize(b,(400,400))
c = a_new[50:300,50:300]+b_new[50:300,50:300]
cv2.imshow("a+b",c)
cv2.waitKey(10000)

2. add()方法相加

注意！！！：add方法的不同，当两个像素点之和超过255时，该位置数值为255，与直接相加不一样：

# add()加法运算
# 注意！！：当两个像素点之和超过255时，该位置数值为255
a = cv2.imread('GGbond.jpg')
b = cv2.imread('yifei.jpg')
a_new = cv2.resize(a,(400,400))
b_new = cv2.resize(b,(400,400))
c = cv2.add(a_new,b_new)
cv2.imshow('a+b',c)
cv2.waitKey(10000)

3. 权重相加

就是在计算两个图片的像素值之和时，考虑到每幅图的权重：

#图像加权运算
#就是在计算两个图片的像素值之和时，考虑到每幅图的权重
a = cv2.imread('GGbond.jpg')
b = cv2.imread('tt.jpg')
a_new = cv2.resize(a,(400,400))
b_new = cv2.resize(b,(400,400))

c = cv2.addWeighted(a_new,0.2,b_new,0.8,10) #0.2和0.8：分别表示每幅图所占的权重；10：图像的亮度值
cv2.imshow("addWeeighted",c)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

边界填充

将原始图片扩大，使用cv2.copyMakeBorder()函数，用于添加额外边界，参数中使用不同的方法，用不同的形式填充：

copyMakeBorder(src,top,bottom,left,right,borderType)
参数：
-- src：要扩充的原始图像
-- top,bottom,left,right：对应方向上扩充的宽度
-- borderType：定义要添加边框的类型，可以是以下得到一种：
    cv2.BORDER_CONSTANT：需要输入BGR值，用BGR值对应的颜色填充
    cv2.BORDER_REFLECT：以镜面反射的图像填充，类似fedcba/abcdef/fedcba
    cv2.BORDER_REFLECT101：和上面的一样，但是镜像交界处被删除了，类似fedcb/abcdef/edcba
    cv2.BORDER_REPLICATE：用最边界的像素值代替，类似aaaa/abcdef/ffff
    cv2.BORDER_WRAP：左右两边替换，上下替换

a = cv2.imread('yifei.jpg')
yf = cv2.resize(a,(400,400))
top,bottom,left,right = 50,50,50,50

constant = cv2.copyMakeBorder(yf,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=(0,255,0))
reflect = cv2.copyMakeBorder(yf,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(yf,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
replicate = cv2.copyMakeBorder(yf,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
wrap = cv2.copyMakeBorder(yf,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_WRAP)

cv2.imshow('yuantu',yf)
cv2.waitKey(10000)
cv2.imshow('constant',constant)
cv2.waitKey(10000)
cv2.imshow('reflect',reflect)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imshow('reflect101',reflect101)
cv2.waitKey(10000)
cv2.imshow('replicate',replicate)
cv2.waitKey(10000)
cv2.imshow('wrap',wrap)
cv2.waitKey(10000)

阈值调整

设置像素点阈值，改变图片颜色通道，适用于将图片二值化，cv2.threshold()方法设定阈值处理图像，给图像设定一个范围，高于设定值的像素值为255，低于设定值的，像素值为0：

cv2.threshold()方法返回两个参数：阈值与调整后图片

a = cv2.imread('yifei.jpg',0)
image = cv2.resize(a,(400,400))

#ret就是实际设定的阈值，此处ret为175
ret,binary = cv2.threshold(image,175,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret1,binaryinv = cv2.threshold(image,175,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret2,trunc = cv2.threshold(image,175,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret3,tozero = cv2.threshold(image,175,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret4,tozeroinv = cv2.threshold(image,175,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)

cv2.imshow('original',image)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('binary',binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('binaryinv',binaryinv)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('trunc',trunc)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('tozero',tozero)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('tozeroinv',tozeroinv)
cv2.waitKey(0)

总结

本篇介绍了：

1. 图片的修改：缩放、打码、组合。
2. 图片的运算：其中值得注意的是。
   1. 直接相加：当两个像素点之和超过255时，相加后的结果减去256。
   2. add()方法：当两个像素点之和超过255时，该位置数值为255。
   3. 权重相加：将图片重合，给重合图片设置权重。
3. 边界填充：将原始图片扩大，使用cv2.copyMakeBorder()函数。
4. 阈值调整：范围改变图片的像素值，适用于将图片二值化，cv2.threshold()方法设定阈值处理图像，给图像设定一个范围，高于设定值的像素值为255，低于设定值的，像素值为0。