Opencv图像简单操作

图像简单操作

1、旋转图像

cv2.getRotationMatrix2D()

2、颠倒图像

cv2.flip()

3、移动图像

cv2.warpAffine()

4、分割和合并图像

 有时你需要分别处理图像的B，G，R通道。在这种情况下，你需要将BGR图像拆分为单个通道。在其他情况下，你可能需要将这些单独的频道加入BGR图片。你可以通过以下方式简单地做到这一点：

>>> b,g,r = cv.split(img) 
>>> img = cv.merge((b,g,r))
#要么
>>> b = img [:, :, 0]

假设你要将所有红色像素都设置为零，则无需先拆分通道。numpy索引更快：

>>> img [:, :, 2] = 0

警告 ： cv.split()是一项耗时的操作（就时间而言）。因此，仅在必要时才这样做。否则请进行Numpy索引。

5、为图像设置边框（填充）

如果要在图像周围创建边框（如相框），则可以使用cv.copyMakeBorder()。但是它在卷积运算，零填充等方面有更多应用。此函数采用以下参数：

• src - 输入图像
• top，bottom，left，right 边界宽度（以相应方向上的像素数为单位）
• borderType - 定义要添加哪种边框的标志。它可以是以下类型：
• cv.BORDER_CONSTANT - 添加恒定的彩色边框。该值应作为下一个参数给出。
• cv.BORDER_REFLECT - 边框将是边框元素的镜像，如下所示： fedcba | abcdefgh | hgfedcb
• cv.BORDER_REFLECT_101或 cv.BORDER_DEFAULT与上述相同，但略有变化，例如： gfedcb | abcdefgh | gfedcba
• cv.BORDER_REPLICATE最后一个元素被复制，像这样： aaaaaa | abcdefgh | hhhhhhh
• cv.BORDER_WRAP难以解释，它看起来像这样： cdefgh | abcdefgh | abcdefg
• value -边框的颜色，如果边框类型为cv.BORDER_CONSTANT

下面是一个示例代码，演示了所有这些边框类型，以便更好地理解：

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
BLUE = [255,0,0]
img1 = cv.imread('opencv-logo.png')
replicate = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_WRAP)
constant= cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)
plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')
plt.show()

6、图像加法

您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。
例如，考虑以下示例：

>>> x = np.uint8([250])
>>> y = np.uint8([10])
>>> print( cv.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
>>> print( x+y )          # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

当添加两个图像时，它将更加可见。OpenCV功能将提供更好的结果。因此，始终最好坚持使用OpenCV功能。

7、图像融合

这也是图像加法，但是对图像赋予不同的权重，以使其具有融合或透明的感觉。根据以下等式添加图像：

 通过从 α 从 0→1 更改，您可以在一个图像到另一个图像之间执行很酷的过渡。在这里，我拍摄了两个图像，将它们融合在一起。第一幅图像的权重为0.7，第二幅图像的权重为0.3。cv.addWeighted()在图像上应用以下公式。

 在这里γ 被视为零。

img1 = cv.imread('ml.png')
img2 = cv.imread('opencv-logo.png')
dst = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)
cv.imshow('dst',dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

8、图像按位运算

这包括按位 AND、 OR、NOT 和 XOR 操作。它们在提取图像的任何部分(我们将在后面的章节中看到)、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子，如何改变一个图像的特定区域。
我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。如果我添加两个图像，它会改变颜色。如果我混合它，我得到一个透明的效果。但我希望它是不透明的。如果是一个矩形区域，我可以使用 ROI，就像我们在上一章中所做的那样。但是 OpenCV 的 logo 不是长方形的。所以你可以使用如下的按位操作来实现:我想在图像上方放置OpenCV徽标。如果添加两个图像，它将改变颜色。如果混合它，我将获得透明效果。但我希望它不透明。如果是矩形区域，则可以像上一章一样使用ROI。但是OpenCV徽标不是矩形。因此，您可以按如下所示进行按位操作：

# 加载两张图片
img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')
# 我想把logo放在左上角，所以我创建了ROI
rows,cols,channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
# 现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码
img2gray = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# 现在将ROI中logo的区域涂黑
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# 仅从logo图像中提取logo区域
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# 将logo放入ROI并修改主图像
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols ] = dst
cv.imshow('res',img1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()