【OpenCV 完整例程】08. 图像的复制（np.copy）

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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

（本节完）

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Crated：2021-11-18

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