opencv图片（numpy ndarray类型）的deep copy

在python中，用切片（如a[:]）可以实现列表的深复制deep copy。但是对于从opencv读取的图片（是numpy.ndarray类型）来说，并不可以。有一个专门的copy方法来实现deep copy。
以下用代码来验证。

python list 切片可deep copy

我们知道在python中的list是可以通过切片实现deep copy的，例如：

def list_copy():
    a = [1, 2, 3]
    # for list, slicing CAN make deep copy
    b = a[:]
    b.append(4)
    print('a', a)
    print('b', b)

这个会输出

a [1, 2, 3]
b [1, 2, 3, 4]

可以看到b通过切片复制了a以后，二者是可独立变化互不影响。

图片(ndarray)的切片和copy

再来写一段代码，验证opencv中图片的deep copy。思路是从摄像头抓拍一幅图original，然后用切片得到一幅图sliced，在这幅图上添加几个字；再将original copy得到一幅图copied，也在上面写上几个不同的字。最后将三张图original, sliced, copied都显示出来，通过分析上面的文字，就可以知道哪种方法能不能创建deep copy，如果写的字影响到了original就不是deep copy，如果写的字没有影响original就是deep copy。
代码如下

def image_copy():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    ret, frame = cap.read()
    cap.release()
    if not ret:
        print('can not capture camera')
        return
    print('cv image type: ', type(frame))       # 
    # the slicing can NOT make deep copy
    sliced = frame[:, :, :]
    cv2.putText(sliced, 'sliced', (20, 120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0))
    # the copy method CAN make deep copy
    copied = frame.copy()
    cv2.putText(copied, 'copied', (20, 220), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0))
    cv2.imshow('original', frame)
    cv2.imshow('sliced', sliced)
    cv2.imshow('copied', copied)
    cv2.waitKey()

程序输出图片如下
可以看到sliced写的字影响到了original，所以不是deep copy；而copied写的字并不影响original，所以是deep copy.