OpenCV的操作

1.图像的基本操作

1.1读取图像

image_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)

第一个参数图片的存储路径，第二个参数是图像的读取方式

第二个参数有三个选项:

cv2.IMREAD_UNCHANGED：保持原格式不变，-1；
cv2.IMREAD_COLOR：以灰度模式读入图片，可以用0 表示；
cv2.IMREAD_GRAYSCALE,1：，读入一副彩色图片，可以用1 表示；默认值

1.2. 获取照片尺寸

照片的shape属性会返回一个包含三个元素的元组：（高，宽，图像通道数量），所以用读取元组元素的方式来获取照片尺寸

img_high = image_handler.shape[0]
img_width = image_handler.shape[1]

1.3. 像素操作

图片是由一系列像素点组成的，而读取的图片数据是以二维数组来存储的，因此我们可以通过读取数组的元素来获取某一个像素点的数据，然后进行编辑。

    # 获取坐标(100,100)这个像素点的bgr数据
    (b,g,r) = image_handler[100,100]

下面的例子是将图片中的[0,200]和[0,100]的范围变成白色

    image_path = "./resource/red_light.png"
    # 图像数据以二维数组的形式存储在image_handler中
    image_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 获取照片尺寸
    img_high = image_handler.shape[0]
    img_width = image_handler.shape[1]
    print(img_high, img_width)


    i=j=0
    for i in range(1, 200):
        image_handler[i,j] = (255, 255, 255)
        for j in range(1, 100):
            image_handler[i, j] = (255, 255, 255)

    cv2.imshow('image', image_handler)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

结果为

2. 图像的几何变换

2.1 图片缩放

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy,interpolation)

参数含义：

InputArray	输入图片
OutputArray	输出图片
Size	输出图片尺寸
fx, fy	沿x 轴，y 轴的缩放系数
interpolation	插入方式

其中interpolation 选项所用的插值方法：

INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR	双线性插值（默认设置）
INTER_AREA	使用像素区域关系进行重采样
INTER_CUBIC	像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4	像素邻域的Lanczos 插值

# 图像数据以二维数组的形式存储在image_handler中
    image_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 获取照片尺寸
    img_high, img_width = image_handler.shape[0:2]
    print(img_high, img_width)
    
    # 将图像缩小至原来的二分之一
    image_handler_resize = cv2.resize(image_handler,(img_high//2, img_width//2))
    # 显示缩放后的图像
    cv2.imshow("resize_image",image_handler_resize)

    # 最近邻插值法缩放到原来的四分之一
    #resize第二个参数(0,0)表示缩放后的尺寸,(0,0)表示按缩放后的比例显示,
    #若不为(0,0),比如为(100,100)则缩放后按指定尺寸(100,100)显示
    image_handler_test1 = cv2.resize(image_handler,(0,0),fx=0.25,fy=0.25,interpolation=cv2.INTER_NEAREST) 
    cv2.imshow("resize_1/4",image_handler_test1)
    print(image_handler_test1.shape[:2])

    # 显示原图像
    cv2.imshow('image', image_handler)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2.2 图片剪切

    # 图像数据以二维数组的形式存储在image_handler中
    image_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 获取照片尺寸
    img_high, img_width = image_handler.shape[0:2]
    print(img_high, img_width)

    # 图片的剪切，注意剪切的分辨率不要超过图片原有的分辨率
    image_cut = image_handler[100:200, 100:200] # 剪切像素点100到200的图片内容

    # 显示剪切后的图片
    cv2.imshow("cut_image", image_cut)


    # 显示原图像
    cv2.imshow('image', image_handler)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

运行结果:

2.3 图片平移

图片的数据是通过二维矩阵的形式存储的，因此可以用矩阵的平移来完成图片的平移

目前图片和原图片的对应关系是:

$dst(x,y) = src(M_{11}x+M_{12}y+M_{13},M_{21}x+M_{22}y+M_{23})$

对应的变换矩阵是

$\begin{bmatrix} M_{11} & M_{12} &M_{13} \\ M_{21}&M_{22} &M_{23} \end{bmatrix}$

公式里 $M_{11},M_{21}$ 是按x轴和y轴方向缩放系数，在图片平移的情况里这两个参数均为1

若将图片src向右侧移动200像素，向下移动100个像素点，那么对应的变换矩阵是

$\begin{bmatrix} 1 & 0 & 200\\ 0 & 1& 100 \end{bmatrix}$

代码实现为：

    # 图像数据以二维数组的形式存储在image_handler中
    image_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 获取照片尺寸
    img_high, img_width = image_handler.shape[0:2]
    print(img_high, img_width)

    # 实现转换矩阵
    matShift = np.float32([[1,0,200],[0,1,100]])
    # 平移图片
    image_move = cv2.warpAffine(image_handler,matShift,(img_high,img_width))
    # 显示平移后的图片
    cv2.imshow("image_move", image_move)

    # 显示原图像
    cv2.imshow('image', image_handler)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

2.4 图片镜像

图片镜像分水平镜像和垂直镜像。水平镜像以图像垂直中线为轴，将图像的像素进行对换，也就是将图像的左半部和右半部对调。垂直镜像则是以图像的水平中线为轴，将图像的上半部分和下半部分对调。

镜像的算法比较简单，以水平镜像为例子，假设下图为图像的像素点阵列：(x0,y0)为原图的像素坐标，(a0,y0)为水平镜像后的像素坐标。以第一个像素点(x0,y0)为例子，经过镜像后的坐标为(a5,y0)。可见水平镜像是像素水平坐标发生变化，而垂直坐标没有变化。

两张照片中的所有像素点都关于垂直对称轴对称，那么镜像后的a5的像素坐标为：

$a_{5}+x_{0}+1=width$

$a_{5} = width - x_{0}-1$

用代码实现为：

   for i in range(0, height):
        for j in range(0, width):
            mirrorImage[i, j] = img_handler[i, width-j-1]

实现水平镜像和垂直镜像的完整代码为:

# mirror_image_vertical() 垂直翻转图像
def mirror_image_vertical():
    img_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    img_info = img_handler.shape
    height = img_info[0]
    width = img_info[1]
    deep = img_info[2]

    newImginfo = (height, width, deep)
    mirrorImage = np.zeros(newImginfo, np.uint8)
#     将原图片填充到新图片中
    for i in range(0, height):
        for j in range(0, width):
            mirrorImage[i, j] = img_handler[height-i-1, j]

    cv2.imwrite("mirror_image_vertical.jpg", mirrorImage)
    cv2.imshow("mirror_image_vertical", mirrorImage)
    cv2.imshow("origin_image", img_handler)
    print("mirror image size:",mirrorImage.shape)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# mirror_image_horizontal 水平翻转图像
def mirror_image_horizontal():
    # 读取原始图像
    img_handler = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # 获取图像的高height,宽width,色深deep
    img_info = img_handler.shape
    height = img_info[0]
    width = img_info[1]
    deep = img_info[2]
    
    newImginfo = (height, width, deep)
    # 新建一个空的图像阵列
    mirrorImage = np.zeros(newImginfo, np.uint8)
#     将原图片填充到新图片中
    for i in range(0, height):
        for j in range(0, width):
            mirrorImage[i, j] = img_handler[i, width-j-1]

    cv2.imwrite("mirror_image_horizontal.jpg", mirrorImage)
    cv2.imshow("mirror_image_horizontal", mirrorImage)
    cv2.imshow("origin_image", img_handler)
    print("mirror image size:",mirrorImage.shape)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

水平翻转结果：

垂直翻转的结果为：