OpenCV像素点的计算，好家伙，直接降龄化教学。。。代码对图片的神奇操作~~~~~~

opecv浅记

这篇博客从代码，理论以及一些实际操作角度讲解像素运算

长文

像素点的运算

像素点的运算即，基于OpenCV可调用API的运算，或者以numpy做一些简易的运算，但是还是更偏向于与直接调用API，它一般要比我们用numpy实现的算法高效很多。

1.像素点

在第一篇OpenCV的文章中，我们已经提过，一般情况下，一个图片的包含了，高，宽，通道数，三个指标。在RBG色彩空间中，每个通道数对应三原色中的一种，总共三个通道。

0——蓝
1——绿
2——红
可用 image.shape将高，宽，通道数调出。

所谓的像素点，其实就是在(0,0,0)到 (高,宽,3)区间内的点，我们假设取一个(x,y,z)
那么x便是高度，y为宽度，而z便是当前通道数，也可以说当前维度，先前曾写过遍历每个像素点并进行计算的代码，如下：

def get_image_info(image):
    height=image.shape[0]
    width=image.shape[1]
    channels=image.shape[2]
    print('height: {},width: {},channels: {}'.format(image.shape[0],image.shape[1],image.shape[2]))
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            for c in range(channels):
                cv=image[i,j,c]
                image[i,j,c]=255-cv
    return image

其本质为，对一个图像的取反操作。
对三维空间来说，很容易理解，那么我们再来看每个像素点的值，在读图时，我们可以用dtype方法将数据位数输出出来，通常为uint8，即无符号八位，这就跟像素点的取值产生了关系，无符号八位的取值为0~255，这与像素点的取值范围相同，而255对应着最亮，0对应的最暗，通道0的每个点若都取到255，则为一张纯蓝色的图，先前已经说过，这里提出只是更透彻地明白像素点的含义。

2.对像素点运算

对像素点的运算可以笼统的分为两大类：普通运算与逻辑运算

①.普通运算

加减乘除，加权加法，均值与方差
像素运算，更可以从矩阵的每个元素的运算来理解。由简入繁，从简单的来说，如下是两个三维矩阵这里只打印其中一个，对应三通道：

import numpy as np

array_1=np.ones([2,2,3],np.uint8)
array_2=np.ones([2,2,3],np.uint8)
print(array_1)

像素点的加法，是对其中每个元素进行相加。得到如下：

接下来对图像文件进行操作，加法：

def __add__(image_1,image_2):
    re_image=cv.add(image_1,image_2)
    return re_image

结果如下，这时候我们如果将，他们按矩阵打印出来，就会发现，与上面的简单加法是相同的。


减法，乘法，除法类似：

#像素运算，相减，从1中扣去2
def __subtract__(image_1,image_2):
    return cv.subtract(image_1,image_2)
#像素，相除操作，除以2
def __divide__(image_1,image_2):
    return cv.divide(image_1,image_2)
#像素的乘法
def __multiply__(image_1,image_2):    
    return cv.multiply(image_1,image_2)

这里我们就不难想到了，既然规定范围为0~255那么，乘法在很大概率上都会超过255，除法在很大概率上都会很小，因此乘法得到的图像白色居多，而除法得到的图像黑色居多。

加权加法：

cv2.addWeighted(image1,w1,image2,w2,b)

将它的返回值视为一个y的话，其实它是对每个像素点进行这样的计算：
取均值
这里的均值取得是每个通道图的均值，即假设有三个通道，那么返回的应该是一个四元组，前三元每一元对应每个通道图的所有值所求的均值，最后一元应该是alpha通道，对应透明度，可以稍作验证：

import numpy as np
import cv2 as cv



array_1=np.ones([2,2,3],np.uint8)
array_2=np.ones([2,2,3],np.uint8)
array_3=np.ones([2,2,3],np.uint8)*2
print(array_3)
print(cv.mean(array_3))

结果：

没什么问题。
方差与均值
可调用以下API

import numpy as np
import cv2 as cv



array_1=np.ones([2,2,3],np.uint8)
array_2=np.ones([2,2,3],np.uint8)
array_3=np.ones([2,2,3],np.uint8)*2
print(array_3)
print(cv.meanStdDev(array_3))

结果：第一个array为上面所说，第二个array为方差

②.逻辑运算

逻辑运算，位运算，在很多人在高中就已经接触到了二进制，但是对于二进制的按位运算应该还是在大学开始的。位运算先前有写过博客，对于像素的位运算，我们只说三种
按位与，按位或，按位取反，在此之前，我们需要说一下三种简单的位运算。

按位取反。。。淦，之前的博客没写，没法截图偷懒了。。。
按位取反很简单，对0取1，对1取0，对于001101来说就是110010
对于像素点的逻辑运算需要借用opencv的API：

#逻辑运算
def __logicopera__(image_1,image_2):
    cv.imshow('logic_1',cv.bitwise_and(image_1,image_2))
    cv.imshow('logic_2',cv.bitwise_or(image_1,image_2))
    cv.imshow('logic_3',cv.bitwise_not(image_1))

其结果：

从像素点的角度来说，主要说一下取反的操作，这里的取反其实是与开头那段代码的作用不谋而合的，即对每个像素点进行255-的操作。至于按位与和按位或，应该可以自己理解。

3.简单应用及其原理

在介绍完几种运算，可以实现一些简单的应用，
这里还要说到一个东西，掩膜，我们利用inRange方法提取出来的东西，通称之为掩掩膜，对于该方法陌生的小伙伴：点击这里，最后的代码有细说。掩膜，即提取图像的某部分后，仅仅该部分为白色，其余为黑色。很多操作都需要用到掩膜。

①.图像的对比度与亮度操作

调用OpenCVAPI，加权加法运算

#图像的对比度与亮度操作 通过加权运算实现
def contrast__brightness(image,c,b):
    #通过原图与黑图的加权运算
    h,w,ch=image.shape
    blank_image=np.zeros([h,w,ch],image.dtype)
    dst=cv.addWeighted(image,c,blank_image,1-c,b)
    cv.imshow('dst',dst)

如下为效果，左图为原图，该代码可用于简单的美白。
原理：创建一张为0的黑图，对该图和原图进行加权运算，因为为0的黑图，不论是乘谁都为0，这样就不会影响原图，不会降低原图的像素点值，

②.图像融合（凯隐和拉亚斯特，原谅博主中二了。）

import cv2 as cv
import numpy as np


#图片融合
def png_fuse(image_1,image_2):
    c=0.1
    b=int(input("输入亮度增加单位:"))
    cv.namedWindow('show',cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    while True:
        add_png=cv.addWeighted(image_1,c,image_2,1-c,b)
        cv.imshow('show',add_png)
        a=cv.waitKey(0)
        if a==32 :
            c+=0.1
            continue
        elif a==27 :
            cv.imwrite('pen_fuse.png',add_png)
            cv.destroyAllWindows()
            break
    print('遍历结束')
src_1=cv.imread('ky_1.jpg')
src_1=cv.resize(src_1,(400,400))
src_2=cv.imread('ky_2.jpg')
src_2=cv.resize(src_2,(400,400))
png_fuse(src_1,src_2)

结果如下，是不是狂拽酷炫吊炸天。这样就已经到了OpenCV有意思的地方了。
原理：加权运算，不为零的像素点，在负数的运算下，使得不同的像素点，达到了对比的效果，凸显出了蓝凯的形象。

③.炫彩logo

#将一张图片的logo融入到另一张图片中，或者对某一张图片的logo进行炫彩
import cv2 as cv
import numpy as np

def opera(image_1,image_2):
    hsv=cv.cvtColor(image_1,cv.COLOR_BGR2HSV)
    mask=cv.inRange(hsv,np.array([0,0,221]),np.array([180,30,255]))
    mask=cv.bitwise_and(image_2,image_2,mask=mask)
    cv.imshow('logo',mask)
    
    
    
    
src_1=cv.imread('same_3.jpg')
h,w,ch=src_1.shape
src_2=cv.imread('big_1.jpg')
src_2=cv.resize(src_2,(w,h))
cv.namedWindow('input_1',cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_1',src_2)
cv.imshow('input_2',src_1)
opera(src_1,src_2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

原理，利用inRange提取出，仅仅包含logo的掩膜，在掩膜中，除logo外其余皆为黑色，也就是0，利用掩膜和图像进行逻辑与运算即可。

④.动态提取彩色的颜色帧

import cv2 as cv
import numpy as np


#动态提取视频中的固定颜色帧
def get_video_color():
    #调用摄像头 获取影像文件
    capture=cv.VideoCapture(0)
    while True:
        #读取帧数与布尔值
        ret,frame=capture.read()
        #转为hsv色彩空间
        hsv=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)
        #设置颜色提取范围
        lower_index=np.array([35,43,46])
        upper_index=np.array([255,255,255])
        #提取颜色
        mask=cv.inRange(hsv,lower_index,upper_index)
        #颜色融合
        dist=cv.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
        #show
        cv.imshow('video',frame)
        cv.imshow('dist',dist)
        #等待指令为esc时，停止
        c=cv.waitKey(40)
        if c==27:
            break
#src=cv.imread('test_1.png')
#cv.namedWindow('input_1',cv.WINDOW_AUTOSIZE)
#cv.imshow('input_1',src)
get_video_color()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

这里的颜色范围设置，在转化为HSV色彩空间后

这里是视频不太好放出来，截张图片就行，可以看出效果还是很好的。

总结

总体看来，像素点的运算无非就是那么些。

也不难发现，那么多的花里胡哨的操作其本质就是对于像素点进行各种操作，因此，像素点的运算是一定要熟练掌握的。