opencv图像处理_2

1.截取部分图像数据

cat=img[0:50,0:200] #[0：50，0：200]分别指的是横坐标与纵坐标的取值范围

2.颜色通道提取

图像的颜色通道分为b，g，r三个通道，分别是蓝（blue）绿（green）红（red）

b,g,r=cv2.split(img)

img=cv2.merge((b,g,r))
img.shape                               #通道分离
# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show('R',cur_img)

3.边界填充

• ORIGINAL： 原图
• BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。
• BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
• BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
• BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
• BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)  #500规定了边界填充的宽度
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)

4.数值计算

img_cat2= img_cat +10 #每个像素点+10
img_cat[:5,:,0] #[:5,:,0]表示的是像素矩阵只展示前五行

#相当于% 256
(img_cat + img_cat2)[:5,:,0] #图片像素分布区间在[0-255] 所以凡是大于255的值就会被视为越界

5.图像融合

融合两个图象，需要保证两个图片的尺寸必须相同，一般用img.shape来检查

img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414)) #修剪图片大小

res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0) #按照图片的权重进行融合，0是图像融合后的增强量

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) #图像缩放