【python OpenCV3.3图片处理教程】-图像基本运算、色彩空间、ROI、模糊去噪

一. 读取图片、视频等基本操作

cv.bitwise_not(image)#像素取反
import cv2 as cv
import numpy as np

def vedio_demo():
    capture=cv.VideoCapture(0)
    while(True):
        ret,frame=capture.read()
        frame=cv.flip(frame,1)#反转
        cv.imshow("video",frame)
        c=cv.waitKey(50)
        if c==27 :
            break

def get_image_info(image):
    print(type(image))
    print(image.shape)
    print(image.size)
    print(image.dtype)
    pixel_data=np.array(image)
    print(pixel_data)

def access_pexel(image): #像素取反
    print(image.shape)
    height=image.shape[0]
    width=image.shape[1]
    channel=image.shape[2]
    print("width: %s,height: %s,channel: %s"%(width,height,channel))
    for row in range(height):
        for col in range(width):
            for c in range(channel):
                pv=image[row,col,c]
                image[row,col,c]=255-pv

    cv.imshow("pexel_demol:",image)

def inverse(image):
    dst=cv.bitwise_not(image)#像素取反
    cv.imshow("inverse demo" ,dst)

def create_image(image):
    # image=np.zeros([400,400,3],np.uint8)
    # image[:,:,0]=np.ones([400,400])*255 #B
    # image[:, :,1] = np.ones([400, 400]) * 255  # G
    #image=np.zeros([400,400,1],np.uint8)#灰度图
    # image[:, :, 0] = np.ones([400, 400]) * 127
    image = np.ones([400, 400, 1], np.uint8)
    image=image*127
    m=np.array([[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]],np.int32)
    m.fill(9)
    print(m)
    cv.imshow("create_image:", image)
    cv.imwrite("C:\\Users\\22852\\Desktop\\opencv\\result\\create_image.jpg",image)


二.图像的运算

1.基本运算

dst=cv.add(m1,m2)#加
dst=cv.subtract(src2,src1)#减
dst=cv.multiply(src1,src2)#乘
dst=cv.divide(src2,src1)#除
M1,dev1=cv.meanStdDev(m1)#均值和标准差

2.逻辑运算

dst=cv.bitwise_and(m1,m2) #与
dst=cv.bitwise_or(src1,src2)#或
dst=cv.bitwise_not(src1,src2)#非

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将图片转为灰度图可能好理解一点哦、

3. 调节对比度和亮度

def contract_brightness_demo(image,c,b):#c:对比度,b:亮度
    h,w,ch=image.shape
    blank=np.zeros([h,w,ch],image.dtype)
    dst=cv.addWeighted(image,c,blank,1-c,b)#
    cv.imshow('contract_brightness_demo',dst)

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三.图像色彩空间

def color_space_demo(image):
    gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY)
    cv.imshow("gray ",gray)
    hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)#
    cv.imshow("hsv",hsv)
    yuv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YUV)
    cv.imshow("yuv",yuv)
    ycrcb=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YCrCb)
    cv.imshow("ycrcb",ycrcb)
    lab=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2LAB)#no
    cv.imshow("lab",lab)
    h,s,v = cv.split(hsv)
    cv.imshow("h", h)
    cv.imshow("s", s)
    cv.imshow("v", v)

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颜色分割

  1. 将图片转化为HSV色彩空间
  2. 查找HSV颜色对照表,找出想要提出颜色对应的h、s、v的阈值
  3. 提出对应的信息mask,与原图作与运算
def colo_extract(image):
    hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)
    # h,s,v=cv.split(hsv)
    lower_hsv = np.array([11, 43,46])
    upper_hsv = np.array([25, 255, 255])
    mask = cv.inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv)
    dst = cv.bitwise_and(image,image,mask=mask)
    cv.imshow("img",image )
    cv.imshow("hsv", hsv)
    cv.imshow("mask", mask)
    cv.imshow("dst", dst)

HSV颜色对照表
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如下图,直接操作效果不好,可以通过后续学的腐蚀和膨胀进行优化哦
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四.ROI操作(region of interest)

图像ROI(Region Of Interest),即感兴趣的区域,通过numpy的切片操作实现。
这个区域是人为设置的,想提取哪就对哪切片。

def ROI(image): #region of interest
    face = image[50:100, 100:150]
    cv.imshow("face", face)
    gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    backface = cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_GRAY2BGR)
    image[50:100, 100:150] = backface
    cv.imshow("face image", image)

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泛洪填充:floodFill

用给定的颜色填充连通的区域

def fill_color_demo(image):#泛洪填充 
    copyImg=image.copy()
    h,w=image.shape[:2]
    mask=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)#必须比image宽2个像素、高2个像素
    cv.floodFill(copyImg,mask,(30,30),(0,255,255),(100,100,100),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
    cv.imshow('fill_color_demo',copyImg)
    '''
    mask 【输入/输出】 操作掩码,必须为单通道、8bit,且比image宽2个像素、高2个像素。使用前必须先初始化。Flood-filling无法跨越mask中的非0像素。
    例如,一个边缘检测的结果可以作为mask来阻止边缘填充。在输出中,mask中与image中填充像素对应的像素点被设置为1,或者flags标志位中设置的值(详见flags标志位的解释)。此外,该函数还用1填充了mask的边缘来简化内部处理。因此,可以在多个调用中使用同一mask,以确保填充区域不会重叠。
     seedPoint 起始像素点。newVal   重绘像素区域的新的填充值(颜色)。
     newVal 重绘区域的新值(黄色)。
    loDiff     当前选定像素与其连通区中相邻像素中的一个像素,或者与加入该连通区的一个seedPoint像素,二者之间的最大下行差异值。
   upDiff    当前选定像素与其连通区中相邻像素中的一个像素,或者与加入该连通区的一个seedPoint像素,二者之间的最大上行差异值。
   flags     flags标志位是一个32bit的int类型数据,其由3部分组成:
    			0-7bit表示邻接性(4邻接、8邻接);
    			8-15bit表示mask的填充颜色;
   			 16-31bit表示填充模式
    (详见填充模式解释)
    '''
    

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def fill_binary_demo():
    image=np.zeros([400,400,3],np.uint8) #黑色
    image[100:300,100:300,:]=255 #填充白色
    cv.imshow('fill_binary', image)
    mask=np.ones([402,402,1],np.uint8)
    mask[101:301,101:301]=0  #白色变成红色
    cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,0,255),cv.FLOODFILL_MASK_ONLY)
    cv.imshow('fill_binary_demo', image)

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五.模糊去噪

  1. cv.blur:均值模糊,去随机噪点
  2. cv.medianBlur:中值模糊,去椒盐噪点
  3. GaussianBlur:高斯模糊
import cv2 as cv
import numpy as np

def blur_demo(image):#均值模糊,去随机噪点
    dst=cv.blur(image,(5,5))
    cv.imshow("blur_demo",dst)

def median_blur_demo(image):#中值模糊,去椒盐噪点
    dst=cv.medianBlur(image,5)
    cv.imshow("median_blur_demo",dst)

def custum_blur_demo(image):#自己定义kernel大小
    kernel=np.ones([5,5],np.float32)/25 #和均值模糊效果一样
    # kernel=np.array([[1,-1,0],[5,-3,-1],[1,0,-1]],np.float32)#锐化,奇数,和为0:边界或1增强
    dst=cv.filter2D(image,-1,kernel)
    cv.imshow('custum_blur_demo',dst)

def clamp(s):
    if s>255:
        return 255
    if s<0:
        return 0
    else:
        return s

def gaussian_nosian(image):
    h,w,c=image.shape
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            s=np.random.normal(0,20,3)
            b=image[row,col,0]#blue
            g=image[row,col,1]#green
            r=image[row,col,2]#red
            image[row, col, 0] =clamp(b+s[0])
            image[row, col, 1] = clamp(g+s[1])
            image[row, col, 2] = clamp(r+s[2])

    cv.imshow("gaussian nosian:", image)



src=cv.imread('C:\\Users\\22852\\Desktop\\opencv\\data\\m.jpg')
cv.imshow("input image:",src)
gaussian_nosian(src)
blur_demo(src)
median_blur_demo(src)
custum_blur_demo(src)
src=cv.GaussianBlur(src,(3,3),0)  #高斯模糊
cv.imshow('GaussianBlur', src)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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