[Python从零到壹] 三十七.图像处理基础篇之图像融合处理和ROI区域绘制

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该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

上一篇文章介绍了图像算法运算与逻辑运算，包括图像加法、图像减法、图像与运算、图像或运算、图像非运算与图像异或运算。这篇文章将详细讲解图像融合处理和ROI区域绘制，同时补充图像属性、通道和类型转换。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。

下载地址：

• https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

前文赏析：

第一部分 基础语法

• [Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
• [Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数
• [Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

第二部分 网络爬虫

• [Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
• [Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解
• [Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解
• [Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储
• [Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解
• [Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解（定位元素、常用方法、键盘鼠标操作）
• [Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解（NLP语料构造必备技能）

第三部分 数据分析和机器学习

• [Python从零到壹] 十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解(1)
• [Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
• [Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类分析万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、层次聚类、树状聚类）
• [Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法三万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类算法对比）
• [Python从零到壹] 十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解
• [Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
• [Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
• [Python从零到壹] 十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解
• [Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
• [Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
• [Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
• [Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
• [Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
• [Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
• [Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
• [Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
• [Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
• [Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
• [Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

• [Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置
• [Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
• [Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形
• [Python从零到壹] 三十六.图像处理基础篇之图像算术与逻辑运算详解
• [Python从零到壹] 三十七.图像处理基础篇之图像融合处理和ROI区域绘制

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像处理经典案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

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一.图像融合

图像融合通常是指多张图像的信息进行融合，从而获得信息更丰富的结果，能够帮助人们观察或计算机处理。图5-1是将两张不清晰的图像融合得到更清晰的效果图。

图像融合是在图像加法的基础上增加了系数和亮度调节量，它与图像的主要区别如下[1-3]：

• 图像加法：目标图像 = 图像1 + 图像2
• 图像融合：目标图像 = 图像1 × 系数1 + 图像2 × 系数2 + 亮度调节量

在OpenCV中，图像融合主要调用addWeighted()函数实现，其原型如下。需要注意的是，两张融合图像的像素大小必须一致，参数gamma不能省略。

dst = cv2.addWeighted(scr1, alpha, src2, beta, gamma)
dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

下面的代码是将两张图片进行图像融合，两张图片的系数均为1。

#coding:utf-8
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
 
#读取图片
src1 = cv2.imread('lena.png')
src2 = cv2.imread('luo.png')

#图像融合
result = cv2.addWeighted(src1, 1, src2, 1, 0)

#显示图像
cv2.imshow("src1", src1)
cv2.imshow("src2", src2)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图5-2所示，它将src1图像和src2图像按比例系数进行了融合，生成目标结果图result。

同样可以设置不同的融合比例，图5-3是下面核心函数的效果图。

• cv2.addWeighted(src1, 0.6, src2, 0.8, 10)

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二.图像ROI区域定位

ROI（Region of Interest）表示感兴趣区域，是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。可以通过各种算子（Operator）和函数求得感兴趣ROI区域，被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。如图5-4获取Lena图的脸部轮廓[4]。

通过像素矩阵可以直接获取ROI区域，如img[200:400, 200:400]。下面的代码是获取脸部ROI区域并显示。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#读取图片
img = cv2.imread("lena.png")

#定义200×200矩阵 3对应BGR
face = np.ones((200, 200, 3))

#显示原始图像
cv2.imshow("Demo", img)

#显示ROI区域
face = img[150:350, 150:350]
cv2.imshow("face", face)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图5-5所示，它将Lena原图的脸部提取出来。

同样，如果想将提取的ROI区域融合至其他图片，则使用赋值语句即可。下面代码是将提取的Lena头部轮廓融合至一幅新的图像中。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#读取图片
img = cv2.imread("Lena.png")
test = cv2.imread("luo.png",)

#定义150×150矩阵 3对应BGR
face = np.ones((150, 150, 3))

#显示原始图像
cv2.imshow("Demo", img)

#显示ROI区域
face = img[200:350, 200:350]
test[250:400, 250:400] = face
cv2.imshow("Result", test)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如图5-6所示，它将提取的150×150脸部轮廓融合至新的图像[250:400, 250:400] 区域。

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三.图像属性

前面一篇文章中我们已经看到了size、shape等关键字。这篇文章就对图像中最常见的三个属性进行介绍，它们分别是图像形状（shape）、像素大小（size）和图像类型（dtype）。

（1）shape
通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元组。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy

#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#获取图像形状
print(img.shape)

#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最终输出结果如图5-7所示，（412，412，3），它表示该图像共412行、412列像素，包括3个通道。

（2）size
通过size关键字获取图像的像素数目，其中灰度图像返回行数×列数，彩色图像返回行数×列数×通道数。下述代码就是获取“luo.png”图像的大小。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy

#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#获取图像形状
print(img.shape)

#获取像素数目
print(img.size)

输出结果如下所示，包含510468个像素，即为413×412×3。

• (412, 412, 3)
• 509232

（3）dtype
通过dtype关键字获取图像的数据类型，通常返回uint8。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy

#读取图片
img = cv2.imread("Lena.png")

#获取图像形状
print(img.shape)

#获取像素数目
print(img.size)

#获取图像数据类型
print(img.dtype)

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四.图像通道分离及合并

OpenCV通过split()函数和merge()函数实现对图像通道的处理，包括通道分离和通道合并。

（1）split()函数
OpenCV读取的彩色图像由蓝色（B）、绿色（G）、红色（R）三原色组成，每一种颜色可以认为是一个通道分量[4]，如图5-8所示。

split()函数用于将一个多通道数组分量成三个单通道，其函数原型如下所示：

• mv = split(m[, mv])
  – m表示输入的多通道数组
  – mv表示输出的数组或vector容器

下面的代码是获取彩色“小珞珞”图像三个颜色通道并分别显示。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy

#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#拆分通道
b, g, r = cv2.split(img)

#显示原始图像
cv2.imshow("B", b)
cv2.imshow("G", g)
cv2.imshow("R", r)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

显示结果如图5-9所示，它展示了B、G、R三个通道的颜色分量。

同时，可以获取不同通道颜色，核心代码为：

• b = cv2.split(a)[0]
• g = cv2.split(a)[1]
• r = cv2.split(a)[2]

（2）merge()函数
该函数是split()函数的逆向操作，将多个数组合成一个通道的数组，从而实现图像通道的合并，其函数原型如下：

• dst = merge(mv[, dst])
  – mv表示输入的需要合并的数组，所有矩阵必须有相同的大小和深度
  – dst表示输出具有与mv相同大小和深度的数组

实现图像三个颜色通道融合的代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")

#拆分通道
b, g, r = cv2.split(img)

#合并通道
m = cv2.merge([b, g, r])
cv2.imshow("Merge", m)
           
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

显示结果如图5-10所示，它将拆分的B、G、R三个通道的颜色分量进行了合并，接着显示合并后的图像。

同时，可以调用该函数提取图像的不同颜色，比如提取B颜色通道，G、B通道设置为0。代码如下所示：

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#读取图片
img = cv2.imread("luo.png")
rows, cols, chn = img.shape

#拆分通道
b = cv2.split(img)[0]

#设置g、r通道为0
g = np.zeros((rows,cols), dtype=img.dtype)
r = np.zeros((rows,cols), dtype=img.dtype)

#合并通道
m = cv2.merge([b, g, r])
cv2.imshow("Merge", m)
           
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

此时显示的图像为蓝色通道，如图5-11所示，其他颜色的通道方法也类似。

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五.图像类型转换

在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色。图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。OpenCV提供了200多种不同类型之间的转换，其中最常用的包括3类，如下：

• cv2.COLOR_BGR2GRAY
• cv2.COLOR_BGR2RGB
• cv2.COLOR_GRAY2BGR

OpenCV提供了cvtColor()函数实现这些功能。其函数原型如下所示：

• dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])
  – src表示输入图像，需要进行颜色空间变换的原图像
  – dst表示输出图像，其大小和深度与src一致
  – code表示转换的代码或标识
  – dstCn表示目标图像通道数，其值为0时，则有src和code决定

该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，其中，RGB是指Red、Green和Blue，一副图像由这三个通道（channel）构成；Gray表示只有灰度值一个通道；HSV包含Hue（色调）、Saturation（饱和度）和Value（亮度）三个通道。在OpenCV中，常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS[3]。

下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
 
#读取图片
src = cv2.imread('luo.png')

#图像类型转换
result = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图5-12所示，它将左边的彩色图像转换为右边的灰度图像，更多灰度转化算法将在后面的文章详细介绍。

同样，可以调用下列核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如图5-13所示。

• grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)

下面代码对比了九种常见的颜色空间，包括BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB和YUV，并循环显示处理后的图像。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取原始图像
img_BGR = cv2.imread('luo.png')

#BGR转换为RGB
img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#灰度化处理
img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#BGR转HSV
img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)

#BGR转YCrCb
img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

#BGR转HLS
img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS)

#BGR转XYZ
img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ)

#BGR转LAB
img_LAB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2LAB)

#BGR转YUV
img_YUV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YUV)

#调用matplotlib显示处理结果
titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']  
images = [img_BGR, img_RGB, img_GRAY, img_HSV, img_YCrCb,
          img_HLS, img_XYZ, img_LAB, img_YUV]  
for i in range(9):  
   plt.subplot(3, 3, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')  
   plt.title(titles[i])  
   plt.xticks([]),plt.yticks([])  
plt.show()

其运行结果如图5-14所示：

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六.总结

本章主要讲解Python和OpenCV的图像基础处理，从读取显示图像到读取修改像素，从创建、复制、保存图像到获取图像属性合通道，再详细讲解了图像算数与逻辑运算，包括图像加法、减法、与运算、或运算、异或运算、非运算，最后讲解了图像融合和获取图像ROI区域及图像类型转换。本章知识为后续的图像处理、图像识别、图像变换打下扎实基础。

最近寒假日更，为了感谢读者。同时感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分，分别是：

这周的留言感慨～

十二年CSDN的博客分享，如果要说分享最让我开心的是什么？不是传道，不是授业，也不是解惑，而是接下来这类事。这些年已经陆续鼓励了一些朋友当老师，而昨天得知这一位博友真的去到新疆南疆成为了一名小学老师，我很是感动，是真的感动，六年前我曾鼓励他如果想，就放弃高额工资的互联网大厂，去做自己想做的，没想到已经当了四年老师。又当爹又当妈，国语普及，文化教育，这里面的艰辛不是一两句道得清，除了佩服就是鼓励。
正如你说的一样，“一辈子总得做点有意义的事情，生命实在太短暂，一定要活得积极、正面”。或许，这也是我在CSDN分享博客的最大意义，再比如云南那位老友的留言，“农村的孩子下雨没有伞，只能拼命奔跑”，希望你以后也能成为一名教师，感恩有你们，感谢有你们。我也希望自己早日毕业回到家乡，花上三四十年做好两件事，一是认真教书，二是将少数民族文物抢救和文字语音保护做好，也鼓励更多人一起加入进来。自己虽然很菜吧，但还是有一些喜欢的事，尤其陪伴爱的人，挺好，爱你们喔。2022年继续加油，在CSDN分享更高质量的博客和专栏。

(By:娜璋之家 Eastmount 2022-01-26 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )

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参考文献：

• [1]冈萨雷斯. 数字图像处理（第3版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2013.
• [2]毛星云, 冷雪飞. OpenCV3编程入门[M]. 北京：电子工业出版社, 2015.
• [3]Eastmount. [Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换[EB/OL]. (2018-09-03). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82347501.
• [4]Eastmount. [Python图像处理] 三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理[EB/OL]. (2018-08-29). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82177300.