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Python OpenCV 針對(duì)圖像細(xì)節(jié)的不同操作技巧

發(fā)布日期:2022-02-11 15:58 | 文章來(lái)源:源碼中國(guó)

本系列專(zhuān)欄寫(xiě)作將采用首創(chuàng)的問(wèn)答式寫(xiě)作形式,快速讓你學(xué)習(xí)到 OpenCV 的初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)知識(shí)。

6. 在 Python OpenCV 針對(duì)圖像細(xì)節(jié)的不同操作

本篇博客的目標(biāo)將為你解釋一幅圖像的拆解,包括圖像像素的說(shuō)明,圖像屬性信息的獲取與修改,
圖像目標(biāo)區(qū)域 ROI 相關(guān)內(nèi)容,以及圖像通道的知識(shí)(包括拆分通道和合并通道)

這些內(nèi)容在知識(shí)結(jié)構(gòu)上與 numpy 庫(kù)十分緊密,如果從學(xué)習(xí)的角度出發(fā),建議你儲(chǔ)備一下 numpy 相關(guān)知識(shí)。

讀取修改圖像的像素值

在之前的博客中,我們已經(jīng)學(xué)到了如何讀取一幅圖像,使用 cv2.imread 函數(shù)即可,并且掌握了該函數(shù)的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。

讀取圖片之后,我們可以直接使用操作數(shù)組的方式獲取圖像任意位置的顏色,一般這個(gè)顏色的默認(rèn)順序是 BGR。

測(cè)試代碼如下:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./6_test.jpg")
# 獲取 100 x 100 位置的像素值
print(src[100, 100])
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

這里首先獲取 100 x 100 位置的像素值。
src[100,100]會(huì)獲取到三個(gè)值,分別對(duì)應(yīng)的 BGR 通道的值。我們?cè)趫D片上標(biāo)記一個(gè)像素點(diǎn),rows = 250,cols=470 ,接下來(lái)修改上述代碼,看獲取到的 BGR 值。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./6_test.jpg")
# 注意獲取像素值的格式為 [cols,rows]
print(src[250, 470])
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

上文特別注意的就是,獲取像素值的格式為 [cols,rows],列在前,行在后。

以上獲取到的是 BGR 值,也可以只獲取單個(gè)通道的值,對(duì)應(yīng)的代碼是 [cols,rows,channel],對(duì)應(yīng)到代碼部分,如下所示:

# 獲取藍(lán)色通道值
print(src[250, 470, 0])

藍(lán)色通道對(duì)應(yīng) 0,綠色通道為 1,紅色通道為 2,超出以上三個(gè)值,就會(huì)出現(xiàn)如下錯(cuò)誤:

IndexError: index 3 is out of bounds for axis 2 with size 3

當(dāng)前如果你直接讀取了灰度圖,例如下述代碼,三個(gè)通道的值是相同的。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./6_test.jpg", 0)
# 注意獲取像素值的格式為 [cols,rows]
print(src[250, 470])
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

這個(gè)地方還有一個(gè)編碼上存在的潛在問(wèn)題,如果讀取的是四通道圖片,即圖片有透明度,那數(shù)組的索引值可以讀取到 3,也就是下述代碼是正確的。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./test.jpg", -1)
# 注意獲取像素值的格式為 [cols,rows]
print(src[250, 470, 3])
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

src[250, 470, 3] 成功讀取到了透明通道的值。

我們可以針對(duì)特定的像素點(diǎn)進(jìn)行值的修改,例如下述代碼

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./6_test.jpg")
# 注意獲取像素值的格式為 [cols,rows]
src[250, 470] = [255, 255, 255]
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

注意下圖的紅色箭頭指向的位置,出現(xiàn)一個(gè)白色亮點(diǎn),使用該辦法,可以制造出一個(gè)【椒鹽圖片】。

這個(gè)地方需要注意的一個(gè)潛在 BUG,讀取圖片的通道數(shù),決定了你復(fù)制時(shí)數(shù)組元素個(gè)數(shù),例如下述代碼將會(huì)報(bào)錯(cuò)。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("./6_test.jpg")
# 注意獲取像素值的格式為 [cols,rows]
src[250, 470] = [255, 255, 255, 255]
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

錯(cuò)誤信息都是類(lèi)似的,提示數(shù)組維度不同。

ValueError: cannot copy sequence with size 4 to array axis with dimension 3

最后一點(diǎn)使用以上方式操作圖像的像素點(diǎn),非常耗時(shí),因?yàn)橐粡垐D片的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)是非常大的,一般情況下能用 numpy 集成好的方法,就不要用這種最笨拙的方式。

使用 numpy 獲取通道值,注意該方式獲取的是標(biāo)量,如果你想獲得所有 BGR 的值,你需要使用 array.item() 依次獲取。

import cv2
import numpy as np
src = cv2.imread("./6_test.jpg")
print(src[100, 100])
b = src.item(100, 100, 0)
g = src.item(100, 100, 1)
r = src.item(100, 100, 2)
print(b, g, r)
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey()

如果希望設(shè)置該值,直接使用 itemset 函數(shù)即可。

src.itemset((100, 100, 0), 200)
print(src[100, 100])

可以任意尋找一張圖片進(jìn)行對(duì)應(yīng)的測(cè)試,運(yùn)行效果如下:

[ 31 68 118]
31 68 118
[200 68 118]

OpenCV 中圖像屬性常見(jiàn)問(wèn)題解析

對(duì)于一幅圖像,除了像素矩陣以外,還有一個(gè)非常重要的內(nèi)容,是圖像的屬性,這些包括行、列、通道、數(shù)據(jù)類(lèi)型,像素?cái)?shù)量、圖像形狀等內(nèi)容。

例如,我們經(jīng)常使用 img.shape 去獲取圖像的形狀,尤其注意的是,返回的內(nèi)容是行數(shù)(rows),列數(shù)(cols),以及通道數(shù)(channels),并且返回值類(lèi)型是一個(gè)元組。

如果你讀取圖像的時(shí)候,設(shè)置緊讀取灰度圖,那只會(huì)返回行數(shù)和列數(shù),相應(yīng)的通過(guò)這個(gè)值很容易能判斷出你加載的圖像類(lèi)型。

例如下述代碼,通過(guò)不同的方式讀取同一張圖片,輸出圖像的不同形狀。

import cv2
import numpy as np
# 選擇一個(gè) jpg 圖片,可以讀取到不同的通道
src1 = cv2.imread("./test.jpg", -1)
src2 = cv2.imread("./test.jpg", 0)
src3 = cv2.imread("./test.jpg")
# 四通道,包含透明通道
print(src1.shape)
# 灰度圖
print(src2.shape)
# 三通道
print(src3.shape)

輸出結(jié)果可以快速的讀取出圖像是彩色圖像還是灰度圖像。

(397, 595, 4)
(397, 595)
(397, 595, 3)

使用 img.size 可以快速返回圖像中像素的合計(jì)數(shù)目,測(cè)試代碼如下:

# 選擇一個(gè) jpg 圖片,可以讀取到不同的通道
src1 = cv2.imread("./test.jpg", -1)
src2 = cv2.imread("./test.jpg", 0)
src3 = cv2.imread("./test.jpg")
# 四通道,包含透明通道
print(src1.shape)
print(src1.size)
# 灰度圖
print(src2.shape)
print(src2.size)
# 三通道
print(src3.shape)
print(src3.size)

我們依舊三種不同的讀取方式,讀取到的像素?cái)?shù)分別如下:

(397, 595, 4)
944860
(397, 595)
236215
(397, 595, 3)
708645

注意,灰度圖像和彩色圖像的像素?cái)?shù)不同,它們之前存在如下關(guān)系。

灰度圖像的像素?cái)?shù) = 行數(shù) x 列數(shù) = 397 x 595 = 236215

彩色圖像的像素?cái)?shù) = 行數(shù) x 列數(shù) x 通道數(shù) = 944860 (四通道)/ 708645(三通道)

使用 img.dtype 屬性可以獲取到圖像的類(lèi)型,具體如下:

print(src1.dtype)

這里讀取到的值,都是相同的 uint8 表示 8 位圖像,這里可以記住只要是 uint8 格式,那對(duì)應(yīng)的 BGR 值的范圍就是在 [0,255] 之間。

在操作上述屬性值的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)如下 BUG,該 BUG 的通用解決方案是排查圖片是否正常讀取,需要特別注意下:

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
print(src1.dtype)

這里讀取到的值,都是相同的 uint8 表示 8 位圖像,這里可以記住只要是 uint8 格式,那對(duì)應(yīng)的 BGR 值的范圍就是在 [0,255] 之間。

在操作上述屬性值的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)如下 BUG,該 BUG 的通用解決方案是排查圖片是否正常讀取,需要特別注意下:

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

到此這篇關(guān)于Python OpenCV 針對(duì)圖像細(xì)節(jié)的不同操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV圖像內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站!

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