Python 大白从零开始 OpenCV 学习课-3.图像的创建与修改

从零开始 OpenCV 学习课-3.图像的创建与修改

本系列面向 Python 小白，从零开始实战解说 OpenCV 项目实战。

OpenCV 中图像的数据结构是 ndarray 多维数组，对图像的任何操作本质上都是对 ndarray 多维数组的操作和运算。

本节介绍图像的格式和 Numpy 方法图像处理，提供完整例程和运行结果：查看图像属性，像素读取与编辑，创建空白、黑色、白色、随机图像，图像复制，图像裁剪，ROI裁剪，图像拼接、图像通道的拆分与合并。

1. 图像基本知识

1.1 图像颜色的分类

按照颜色对图像进行分类，可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。

• 二值图像：只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。
• 灰度图像：只有灰度的图像。每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度，如：0 表示纯黑，255 表示纯白。
• 彩色图像：彩色图像通常采用红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个色彩通道的组合表示。每个像素点可以用 3个 8bit 数字 [0,255] 分别表示红色、绿色和蓝色的颜色分量，如：(0,0,0) 表示黑色，(255,255,255) 表示白色。

彩色图像可以采用不同的表达方式。OpenCV 使用 BGR 格式，色彩通道按照 B/G/R 的顺序排列；而 matplotlib、PyQt5、Pillow 中使用 RGB 格式，色彩通道按照 R/G/B 的顺序排列的。

一些彩色图像格式还支持透明通道（alpha 通道），每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示透明度，0 表示完全透明，255 表示完全不透明。

在数字图像处理中，可以根据需要对图像的通道顺序进行转换，或将彩色图像转换为灰度图像、二值图像。

1.2 数字图像的表示

数字图像是通过栅格排列的像素组成的，在计算机中以多维数据集来表示和处理。

OpenCV 的 Python API 是基于 Numpy 来存储和处理多维数组，图像的数据结构是 ndarray 多维数组。OpenCV 中对图像的任何操作，本质上都是对 ndarray 多维数组的操作和运算。

OpenCV 中的二值图像和灰度图像用二维数组 (h, w) 表示，数组中的每个元素表示对应一个像素的灰度，每个像素的位深度为 8位。

OpenCV 中二值图像被作为特殊的灰度图像，每个像素点的值为 0（黑色）或 255（白色）。

OpenCV 中的彩色图像用三维数组 (h, w, ch=3) 表示，数组中的每个元素对应一个像素的某种颜色分量，每个像素的位深度为 24位。

OpenCV 使用 BGR 格式，色彩通道顺序为 B/G/R，因此 B 通道是 img[:, :, 0]， G 通道是 img[:, :, 1]， R 通道是 img[:, :, 2]。

1.3 数字图像的属性

OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此 ndarray 数组的属性和操作方法也都适用于 OpenCV 的图像对象。例如：

• img.ndim：查看图像的维数，彩色图像的维数为 3，灰度图像的维数为 2。

• img.shape：查看图像的形状，即图像栅格的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。

• img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘积。

基本例程：

    # 1.11 图像数组的属性
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 读取文件的路径
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    # cv2.imshow("Demo1", img1)  # 在窗口显示图像
    # key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

    # 维数(ndim), 形状(shape), 元素总数(size), 元素类型(dtype)
    print("Ndim of img1(BGR): {}, img2(Gray): {}".format(img1.ndim, img2.ndim))  # number of rows, columns and channels
    print("Shape of img1(BGR): {}, img2(Gray): {}".format(img1.shape, img2.shape))  # number of rows, columns and channels
    print("Size of img1(BGR): {}, img2(Gray): {}".format(img1.size, img2.size))  # size = rows * columns * channels
    print("Dtype of img1(BGR): {}, img2(Gray): {}".format(img1.dtype, img2.dtype))  # uint8

本例程的运行结果如下：

Ndim of img1(BGR): 3, img2(Gray): 2
Shape of img1(BGR): (512, 512, 3), img2(Gray): (512, 512)
Size of img1(BGR): 786432, img2(Gray): 262144
Dtype of img1(BGR): uint8, img2(Gray): uint8

通过资源管理器查看彩色图像和灰度图像的属性如下图，彩色图像的位深度为 24，灰度图像的位深度为 8。

2. 像素的编辑

像素是构成数字图像的基本单位，像素处理是图像处理的基本操作。

对像素的访问、修改，可以使用 Numpy 方法直接访问数组元素。

基本例程：

    # 1.13 Numpy 获取和修改像素值
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    x, y = 10, 10  # 指定像素位置 x, y

    # (1) 直接访问数组元素，获取像素值(BGR)
    pxBGR = img1[x,y]  # 访问数组元素[x,y], 获取像素 [x,y] 的值
    print("x={}, y={}\nimg[x,y] = {}".format(x,y,img1[x,y]))
    # (2) 直接访问数组元素，获取像素通道的值
    print("img[{},{},ch]:".format(x,y))
    for i in range(3):
        print(img1[x, y, i], end=' ')  # i=0,1,2 对应 B,G,R 通道
    # (3) img.item() 访问数组元素，获取像素通道的值
    print("\nimg.item({},{},ch):".format(x,y))
    for i in range(3):
        print(img1.item(x, y, i), end=' ')  # i=0,1,2 对应 B,G,R 通道

    # (4) 修改像素值：img.itemset() 访问数组元素，修改像素通道的值
    ch, newValue = 0, 255
    print("\noriginal img[x,y] = {}".format(img1[x,y]))
    img1.itemset((x, y, ch), newValue)  # 将 [x,y,channel] 的值修改为 newValue
    print("updated img[x,y] = {}".format(img1[x,y]))

本例程的运行结果如下：

x=10, y=10
    img[x,y] = [113 131 226]
    img[10,10,ch]:  113 131 226 
    img.item(10,10,ch):  113 131 226 
    original img[x,y] = [113 131 226]
    updated  img[x,y] = [255 131 226]

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3. 图像的创建

OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此可以用 Numpy 创建多维数组来生成图像。特别对于空白、黑色、白色、随机等特殊图像，用 Numpy 创建图像非常方便。

Numpy 可以使用 np.zeros() 等方法创建指定大小、类型的图像对象，也可以使用 np.zeros_like() 等方法创建与已有图像大小、类型相同的新图像。

函数说明：

numpy.empty(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的空数组

numpy.zeros(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全零数组

numpy.ones(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全一数组

numpy.empty_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的空数组

numpy.zeros_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全零数组

numpy.ones_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全一数组

参数说明：

• shape：整型元组，定义返回多维数组的形状
• dtype：数据类型，定义返回多维数组的类型，可选项
• img：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像

基本例程：

    # 1.14 Numpy 创建图像
    # 创建彩色图像(RGB)
    # (1) 通过宽度高度值创建多维数组
    width, height, channels = 400, 300, 3  # 行/高度, 列/宽度, 通道数
    imgEmpty = np.empty((width, height, channels), np.uint8)  # 创建空白数组
    imgBlack = np.zeros((width, height, channels), np.uint8)  # 创建黑色图像 RGB=0
    imgWhite = np.ones((width, height, channels), np.uint8) * 255  # 创建白色图像 RGB=255
    # (2) 创建相同形状的多维数组
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    imgBlackLike = np.zeros_like(img1)  # 创建与 img1 相同形状的黑色图像
    imgWhiteLike = np.ones_like(img1) * 255  # 创建与 img1 相同形状的白色图像
    # (3) 创建彩色随机图像 RGB=random
    import os
    randomByteArray = bytearray(os.urandom(width * height * channels))
    flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
    imgRGBRand = flatNumpyArray.reshape(width, height, channels)

    # (4) 创建灰度图像
    imgGrayWhite = np.ones((width, height), np.uint8) * 255  # 创建白色图像 Gray=255
    imgGrayBlack = np.zeros((width, height), np.uint8)  # 创建黑色图像 Gray=0
    imgGrayEye = np.eye(width)  # 创建对角线元素为1 的单位矩阵    
    randomByteArray = bytearray(os.urandom(width * height))
    flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
    imgGrayRand = flatNumpyArray.reshape(width, height)  # 创建灰度随机图像 Gray=random   

本例程的运行结果如下：

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4. 图像的复制

使用 Numpy 的 np.copy() 函数可以进行图像的复制，不能通过直接赋值进行图像的复制。

函数说明：

arr = numpy.copy(img) # 返回一个复制的图像

参数说明：

• img：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像

注意事项：

1. Python 中的 “复制” 有无拷贝、浅拷贝和深拷贝之分，无拷贝相当于引用，浅拷贝只是对原变量内存地址的拷贝，深拷贝是对原变量（ndarray数组）的所有数据的拷贝。
2. Numpy 直接赋值是无拷贝，np.copy() 方法是深拷贝，切片操作是特殊的浅拷贝。
3. 直接赋值得到的新图像相当于引用，改变新图像的值时原图像的值也发生改变；np.copy() 方法复制图像（ndarray数组）得到的新图像才是深拷贝，改变复制图像的形状或数值，原来图像并不会发生改变。

基本例程：

    # 1.15 图像的复制
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    img2 = img1.copy()
    print("img2=img1.copy(), img2 is img1?", img2 is img1)
    for col in range(100):
        for row in range(100):
            img2[col, row, :] = 0

    img3 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    img4 = img3
    print("img4=img3, img4 is img3?", img4 is img3)
    for col in range(100):
        for row in range(100):
            img4[col, row, :] = 0

    cv2.imshow("Demo1", img1)  # 在窗口显示图像
    cv2.imshow("Demo2", img2)  # 在窗口显示图像
    cv2.imshow("Demo3", img3)  # 在窗口显示图像
    cv2.imshow("Demo4", img4)  # 在窗口显示图像
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

本例程中，img4=img3 直接赋值，改变 img4 的数值后 img3 的数值也被改变了；img2 = img1.copy()，改变 img2 的数值后 img1 并未发生改变。

本例程的运行结果如下，使用 np.copy() 方法得到的新图像才是深拷贝。

img2=img1.copy(), img2 is img1? False
img4=img3, img4 is img3? True

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5. 图像的裁剪

用 Numpy 的切片方法可以进行图像的裁剪，操作简单方便。

方法说明：

retval = img[y:y+h, x:x+w].copy()

• 对图像 img 裁剪并返回指定的矩阵区域图像。

参数说明：

• img：图像数据，ndarray 多维数组
• x, y：整数，像素值，裁剪矩形区域左上角的坐标值
• w, h：整数，像素值，裁剪矩形区域的宽度、高度
• 返回值 retval：裁剪后获得的 OpenCV 图像，nparray 多维数组

注意事项：

1. Numpy 多维数组的切片是原始数组的浅拷贝，切片修改后原始数组也会改变。推荐采用 .copy() 进行深拷贝，得到原始图像的副本。
2. Numpy 数组切片，当上界或下界为数组边界时可以省略，如：img[y:, :x] 表示高度方向从 y 至图像底部（像素ymax），宽度方向从图像左侧（像素 0）至 x。

基本例程：

    # 1.16 图像的裁剪
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)

    xmin, ymin, w, h = 180, 190, 200, 200  # 矩形裁剪区域 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的位置参数
    imgCrop = img1[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy()  # 切片获得裁剪后保留的图像区域

    cv2.imshow("DemoCrop", imgCrop)  # 在窗口显示 彩色随机图像
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

扩展例程：
函数 cv2.selectROI() 可以通过鼠标选择感兴趣的矩形区域（ROI）。

cv2.selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None):

使用 cv2.selectROI()，可以实现对 ROI 的裁剪，详见例程 1.17。

    # 1.17 图像的裁剪 (ROI)
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)

    roi = cv2.selectROI(img1, showCrosshair=True, fromCenter=False)
    xmin, ymin, w, h = roi  # 矩形裁剪区域 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的位置参数
    imgROI = img1[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy()  # 切片获得裁剪后保留的图像区域

    cv2.imshow("DemoRIO", imgROI)
    cv2.waitKey(0)

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6. 图像的拼接

用 Numpy 的数组堆叠方法可以进行图像的拼接，操作简单方便。

方法说明：

retval = numpy.hstack((img1, img2, …)) # 水平拼接
retval = numpy.vstack((img1, img2, …)) # 垂直拼接

• np.hstack() 按水平方向（列顺序）拼接 2个或多个图像，图像的高度（数组的行）必须相同。
• np.vstack() 按垂直方向（行顺序）拼接 2个或多个图像，图像的宽度（数组的列）必须相同。
• 综合使用 np.hstack() 和 np.vstack() 函数，可以实现图像的矩阵拼接。
• np.hstack() 和 np.vstack() 只是简单地将几张图像直接堆叠而连成一张图像，并未对图像进行特征提取和边缘处理，因而并不能实现图像的全景拼接。

参数说明：

• img1, img2, …：拼接前的图像，ndarray 多维数组
• 返回值 retval：拼接后的图像，ndarray 多维数组

基本例程：

    # 1.18 图像拼接
    img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)
    img2 = cv2.imread("../images/logoCV.png")  # 读取彩色图像(BGR)
    img1 = cv2.resize(img1, (400, 400))
    img2 = cv2.resize(img2, (300, 400))
    img3 = cv2.resize(img2, (400, 300))
    imgStackH = np.hstack((img1, img2))  # 高度相同图像可以横向水平拼接
    imgStackV = np.vstack((img1, img3))  # 宽度相同图像可以纵向垂直拼接

    print("Horizontal stack:\nShape of img1, img2 and imgStackH: ", img1.shape, img2.shape, imgStackH.shape)
    print("Vertical stack:\nShape of img1, img3 and imgStackV: ", img1.shape, img3.shape, imgStackV.shape)
    cv2.imshow("DemoStackH", imgStackH)  # 在窗口显示图像 imgStackH
    cv2.imshow("DemoStackV", imgStackV)  # 在窗口显示图像 imgStackV
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

本例程的运行结果如下：

Horizontal stack:
Shape of img1, img2 and imgStackH:  (400, 400, 3) (400, 300, 3) (400, 700, 3)
Vertical stack:
Shape of img1, img3 and imgStackV:  (400, 400, 3) (300, 400, 3) (700, 400, 3)

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7. 图像通道的拆分

函数 cv2.split() 将 3 通道 BGR 彩色图像分离为 B、G、R 单通道图像。

函数说明：

cv2.split(img[, mv]) -> retval # 图像拆分为 BGR 通道

• 函数 cv2.split() 传入一个图像数组，并将图像拆分为 B/G/R 三个通道。

参数说明：

• img：图像数据，ndarray 多维数组
• mv：指定的分拆通道（可选）

注意事项：

1. 对于 openCV 使用的 BGR 格式图像，返回的分拆通道的次序为 B、G、R 通道。
2. BGR 彩色图像的数据形状为 (width, height, channels=3)，返回的 B/G/R 通道的数据形状为 (width, height)，不能按照 BGR 彩色图像直接显示。
3. 如果直接用 imshow 显示返回的单通道对象，将被视为 (width, height) 形状的灰度图像显示。
4. 如果要正确显示某一颜色分量，需要增加另外两个通道值（置 0）转换为 BGR 三通道格式，再用 imshow 才能显示为拆分通道的颜色。
5. cv2.split() 操作复杂耗时，可以直接使用 NumPy 切片得到分离通道。

基本例程：

    # 1.19 图像拆分通道
    img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    cv2.imshow("BGR", img1)  # BGR 图像

    # BGR 通道拆分
    bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1)  # 拆分为 BGR 独立通道
    cv2.imshow("rImg", rImg)  # 直接显示红色分量 rImg 显示为灰度图像
    
    # 将单通道扩展为三通道
    imgZeros = np.zeros_like(img1)  # 创建与 img1 相同形状的黑色图像
    imgZeros[:,:,2] = rImg  # 在黑色图像模板添加红色分量 rImg
    cv2.imshow("channel R", imgZeros)  # 扩展为 BGR 通道
    
    print(img1.shape, rImg.shape, imgZeros.shape)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

本例程的运行结果如下：

(512, 512, 3) (512, 512) (512, 512, 3)

运行结果表明：

1. 彩色图像 img1 的形状为 (512, 512, 3)，拆分的 R 通道 rImg 的形状为 (512, 512)。
2. 用 imshow 显示 rImg，将被视为 (512, 512) 形状的灰度图像显示，不能显示为红色通道。
3. 对 rImg 增加 B、G 两个通道值（置 0）转换为 BGR格式，再用 imshow 才能显示红色通道的颜色。

扩展例程：
使用 NumPy 切片得到分离通道更为简便，而且运行速度比 cv2.split 更快。

    # 1.20 图像拆分通道 (Numpy切片)
    img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    
    # 获取 B 通道
    bImg = img1.copy()  # 获取 BGR
    bImg[:, :, 1] = 0  # G=0
    bImg[:, :, 2] = 0  # R=0
    
    # 获取 G 通道
    gImg = img1.copy()  # 获取 BGR
    gImg[:, :, 0] = 0  # B=0
    gImg[:, :, 2] = 0  # R=0
    
    # 获取 R 通道
    rImg = img1.copy()  # 获取 BGR
    rImg[:, :, 0] = 0  # B=0
    rImg[:, :, 1] = 0  # G=0
    
    # 消除 B 通道
    grImg = img1.copy()  # 获取 BGR
    grImg[:, :, 0] = 0  # B=0
    
    plt.subplot(221), plt.title("1. B channel"), plt.axis('off')
    bImg = cv2.cvtColor(bImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)
    plt.imshow(bImg)  # matplotlib 显示 channel B
    plt.subplot(222), plt.title("2. G channel"), plt.axis('off')
    gImg = cv2.cvtColor(gImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(gImg)  # matplotlib 显示 channel G
    plt.subplot(223), plt.title("3. R channel"), plt.axis('off')
    rImg = cv2.cvtColor(rImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(rImg)  # matplotlib 显示 channel R
    plt.subplot(224), plt.title("4. GR channel"), plt.axis('off')
    grImg = cv2.cvtColor(grImg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(grImg)  # matplotlib 显示 channel GR
    plt.show()

本例程的运行结果如下，GR channel 是消除 B通道（保留 G/R 通道的图像）：

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8. 图像通道的合并

函数 cv2.merge() 将 B、G、R 单通道合并为 3 通道 BGR 彩色图像。

函数说明：

cv2.merge(mv[, dst]) -> retval # BGR 通道合并

参数说明：

• mv：要合并的单通道
• dst：通道合并的图像，ndarray 多维数组

注意事项：

1. 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量，数据形状必须为 (width, height)，而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。
2. 单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。
3. 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并，才能得到 BGR 格式的合并结果。
4. cv2.merge() 操作复杂耗时，推荐使用 NumPy 数组合并函数 np.stack() 生成合成图像。

基本例程：

    # 1.21 图像通道的合并
    img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1)  # 拆分为 BGR 独立通道

    # cv2.merge 实现图像通道的合并
    imgMerge = cv2.merge([bImg, gImg, rImg])
    cv2.imshow("cv2Merge", imgMerge)
    
    # Numpy 拼接实现图像通道的合并
    imgStack = np.stack((bImg, gImg, rImg), axis=2)
    cv2.imshow("npStack", imgStack)
    
    print(imgMerge.shape, imgStack.shape)
    print("imgMerge is imgStack?", np.array_equal(imgMerge, imgStack))
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

本例程的运行结果如下。imgMerge 与 imgStack 不仅形状相同，而且每个位置的元素相等，表明 cv2.merge() 与 np.stack() 方法合并图像通道的结果是相同的。

(512, 512, 3) (512, 512, 3)
imgMerge is imgStack? True

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【本节完】

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