opencv-python学习【2】图像处理基础

一.图像的基本表示方法

1.二值图像

  二值图像指的是仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像。在计算机中，通过矩阵数组来表示和处理图像，矩阵的每一个位置元素就是一个独立的处理单位，称其为像素点。计算机将白色像素点处理为“1”，黑色像素点处理为“0”，方便后续的操作。由于二值图像只有黑色和白色两种颜色，因此只用一个比特位（0或1）就能表示。

2.灰度图像

  二值图像简单方便，但是只有黑白两种颜色，表示的图像不够细腻，，更多的颜色种类才能表示更细腻的图片。如下图是一幅灰度图像，采用更多地数值 0到255 来表示图像。

  计算机将灰度处理为256个灰度级，用数值区间 [0, 255] 来表示。其中 “0” 表示纯黑色，“255” 表示纯白色，其余的数值表示从纯黑到纯白之间不同级别的灰度。

3.彩色图像

  比起二值图像和灰度图像，彩色图像是更常见的一类图像，能表现更加丰富的细节信息。
  从不同的角度表述颜色，可以得到不同的色彩空间（也称为颜色空间、颜色模式）。而 RGB 色彩空间是我们常用的色彩空间，在 RGB 色彩空间中，存在 R（red，红色）通道、 G（green，绿色）通道、 B（blue，蓝色）通道，每个色彩通道的值都是在 [0, 255] 之间，我们用这三个色彩通道组合来表示彩色颜色。由于每个通道都有 256 种数值，所以可以组合成 256x256x256=16777216 种颜色。下表为常见的几种组合颜色。

R	G	B	RGB	颜色
0	0	0	(0,0,0)	纯白
255	255	255	(255,255,255)	纯黑
255	0	0	(255,0,0)	红色
0	255	0	(0,255,0)	绿色
0	0	255	(0,0,255)	蓝色
139	69	19	(139,69,19)	棕色
114	141	216	(114,141,216)	天蓝色

  如下图所示，在彩色图的某个像素点的值为 (256,89,68) ，这个三个值分别对应为 R、G、B 三个通道的值，三个值组合起来形成了我们看到的彩色。（注意在opencv中读取图像后，图像默认会转为BGR格式）

二.图像像素处理

  像素是图像构成的基本单位，通过对数组位置索引的形式可以对图像内的元素进行访问，处理。

三.通道操作

  针对RGB图像，我们可以拆分出 R、G、B 三个通道，先读取原彩色图片img = cv2.imread('dog.jpg')（注意此时的图片为 BGR 通道顺序）。此时 img 为三维矩阵 img.shape = (512,512,3)，部分值如下图所示：

1.通道拆分

(1).通过索引拆分

b = img[:, :, 0]	# 获取图像的 B 通道
g = img[:, :, 1]	# 获取图像的 G 通道
r = img[:, :, 2]	# 获取图像的 R 通道

img[:, :, 0] = 1	# 将图像 B 通道的值设为1
img[:, :, 1] = 0	# 将图像 G 通道的值设为0
img[:, :, 2] = 10	# 将图像 R 通道的值设为10

(2).通过函数拆分

b,g,r = cv2.split(img)
###或者写成一下形式###
b = cv2.split(img)[0]	# 获取图像的 B 通道
g = cv2.split(img)[1]	# 获取图像的 G 通道
r = cv2.split(img)[2]	# 获取图像的 R 通道

  此时 b,g,r 都分别为二维矩阵 b.shape = (512,512)，部分值如下图所示：

2.通道合并

  通道合并是通道拆分的逆过程，可以将三个通道的灰度图合并来构成一幅彩色图像。

b,g,r = cv2.split(img)
bg_img = cv2.merge([b,g])
rgb_img = cv2.merge([r,g,b])

  此时 bg_img 为三维矩阵 bg.shape =(512, 512, 2)，部分值如下图所示：

  此时 rgb_img 为三维矩阵 rgb.shape =(512, 512, 3)，部分值如下图所示：

3.获取图像属性

img = cv2.imread('xxx.png')

• img.shape：如果是彩色图，返回 (行数, 列数, 通道数) 的三元组；如果是灰度图，返回 (行数, 列数) 的二元组
• img.size：返回图像的像素数目。值为 “行数 x 列数 x 通道数”
• img.dtype：返回图像的数据类型

示例

import cv2

bgr = cv2.imread('dog.jpg')
print(bgr.shape)
print(type(bgr.shape))
print(bgr.size)
print(bgr.dtype)

gray = cv2.cvtColor(bgr,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray.shape)
print(type(gray.shape))
print(gray.size)
print(gray.dtype)

'''结果如下
(512, 512, 3)
<class 'tuple'>
786432
uint8

(512, 512)
<class 'tuple'>
262144
uint8
'''