标签：img Python cv2 像素 OpenCV 图像处理 125 图像 78
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数据读取-图像
读入图像
- cv2.imread(‘文件名’ [,显示控制参数])：图像读取
- cv2.IMREAD-COLOR:彩色图像
- cv2.IMREAD-GRAYSCALE:灰度图像
显示图像
- cv2.imshow(窗口名，图像名)
- cv2.waitKye( [,delay])
delay:
delay>0 等待delay毫秒
delay<0 等待键盘敲击
delay=0 无限等待 - cv2.destroyAllWindows(): 删除所有窗口
保存图像
- cv2.imwrite(‘文件地址’，文件名)
像素处理
读取像素
灰度图像：返回值 = 图[位置参数]
BGR图像：返回B，G，R的值
- blue = img[78,125,0]
- green = img[78,125,1]
- red = img[78,125,2]
- p = img[78,125] --> [ B , G , R ]
修改像素： 直接赋值img[B, G, R] = 255
使用numpy访问像素
读取像素： 返回值 = 图像.item(位置参数)
- blue = img.item[78,125,0]
- green = img.item[78,125,1]
- red = img.item[78,125,2]
修改像素：图像名.itemset(位置, 新值)
- img.itemset((88,99),255)
获取图像属性
- shape可以获取图像的形状，返回包括行数，列数，通道数的元祖
灰度图像：返回行数，列数
彩色图像：返回行数，列数，通道数
print(img.shape)
#(768,572,3)
- size可以获取图像的像素数目
print(img.size)
#1317888
- dtype返回的是图像的数据类型
print(img.dtype)
#uint8
图像ROI
- ROI(region of interest)，感兴趣区域
- 从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域
- 可以同过各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理
通道的拆分与合并
- 图像的拆分：cv2.split(图像)
#一次拆分
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.imshow('B',b)
cv2.imshow('G',g)
cv2.imshow('R',r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
#分开拆分
b = cv2.split(img)[0]
g = cv2.split(img)[1]
r = cv2.split(img)[2]
- 图像的合并：cv2.merge([b,g,r]) #注意BGR的顺序
加法运算
参与运算的图像大小、类型必须一致
Numpy运算
- 取模加法
OpenCV加法
- 饱和运算
图像融合
- 将两张或两张以上的图像信息融合到一张图像上
- 融合的图像含有更多的信息、能够更方便人来观察或者计算机处理
图像融合函数：addWeighted
dst = cv.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma)
#参数gamma(亮度调节值)不能省略
标签：img,Python,cv2,像素,OpenCV,图像处理,125,图像,78 来源： https://blog.csdn.net/qq_45625499/article/details/113695397
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