计算机视觉 OpenCV (6) 像素处理

图

我们读取图片每一个像素值，我们需要一个好用又快速的 python 库来实现操作数组库 numpy。通常会使用 numpy 来遍历图形的每一个像素点。通过修改像素点来改变图像。
也会介绍一些我们在 opencv 来用到有关 opencv 的 numpy 常用操作。

def access_pixels(image):
    print(image.shape)
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    channels = image.shape[2]
    print("width: %s, height: %s, channels:%s"%(width,height,channels))

access_pixels(img)

从输出上来看是一个 3 维矩阵，一维 512 为图像宽度而第二个维度 512 为图像高度，最后每个为 3 维像素值，代表图形的 BRG，注意 opencv 读取图片是 BRG 而不是 RGB 格式我们需要进行转换。

(512, 512, 3)
width: 512, height: 512, channels:3

在 ps 有反色处理，今天我们通过遍历每一个像素然后 255 减去每一个像素值来对图片进行取反。达到反色的效果。

def access_pixels(image):
    # print(image.shape)
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    channels = image.shape[2]
    # print("width: %s, height: %s, channels:%s"%(width,height,channels))
    for row in range(height):
        for col in range(width):
            for c in range(channels):
                pv = image[row,col,c]
                image[row,col,c] = 255 -pv
    cv2.imshow('processed',image)

图片

def create_image():
    img = np.zeros([400,400,3],np.uint8)
    cv2.imshow('img',img)

img[:,:,1] = np.ones([400,400])* 255

出现一张绿色图片，宽度和高度分别为 400

import cv2
import numpy as np

# events = [i for i in dir(cv2) if 'EVENT' in i]
# print(events)

def click_event(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        cv2.circle(img,(x,y), 3, (0,255,0),-1)
        points.append((x,y))
        if len(points) >= 2:
            cv2.line(img,points[-1],points[-2], (255,0,0),5)
        cv2.imshow('image',img)


# img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('image',img)
points = []
cv2.setMouseCallback('image',click_event)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结合之间学习的鼠标左键事件，以及今天学习通过 numpy 来获取像素来实现在图片进行绘制线条的效果。

图

import cv2
import numpy as np

# events = [i for i in dir(cv2) if 'EVENT' in i]
# print(events)

def click_event(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        
        blue = img[x,y,0]
        green = img[x,y,1]
        red = img[x,y,2]

        cv2.circle(img,(x,y),3,(0,0,255),-1)
        mColorImage = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
        mColorImage[:] = [blue,green,red]

        cv2.imshow('color',mColorImage)


# img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('image',img)
points = []
cv2.setMouseCallback('image',click_event)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()