OpenCV必知必会基础3（包括色彩空间的变换、ROI、OpenCV中最重要的结构体Mat以及获取图像的属性）

文章目录

OpenCV的色彩空间------RGB与BGR
OpenCV的色彩空间------HSV与HSL
- HSV主要用于OpenCV中
- HSL
OpenCV色彩空间转换
- YUV主要用于视频中
- 题目
图像操作的基石Numpy【基础操作】
- np.array
- np.zeros
- np.ones
- np.full
- np.identity
- np.eye
Numpy基本操作之矩阵的检索与赋值
[Numpy基本操作三------ROI(Region of Image)](#Numpy基本操作三——ROI(Region of Image))
OpenCV的重要结构体Mat
- Mat属性
Mat的深拷贝与浅拷贝
- Mat浅拷贝
- Mat深拷贝
图像的多种属性
通道的分割与合并

OpenCV的色彩空间------RGB与BGR

主要用于物理硬件显示器中

OpenCV的色彩空间------HSV与HSL

HSV主要用于OpenCV中

HSL

OpenCV色彩空间转换

YUV主要用于视频中

详情见官网手册

 cvtColor函数

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

def callback():
    pass

# 创建窗口
cv2.namedWindow('color', cv2.WINDOW_NORMAL)

img = cv2.imread('E://pic//love_girl_guy_beach_sea_peter_smile_couple_5760x3840.jpg')

colorspaces = [cv2.COLOR_BGR2RGBA, cv2.COLOR_BGR2BGRA, 
               cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.COLOR_BGR2HSV, 
               cv2.COLOR_BGR2YUV]

cv2.createTrackbar('curcolor', 'color', 0, len(colorspaces), callback)

while True:
    index = cv2.getTrackbarPos('curcolor', 'color')
    # 颜色空间转换API
    cvt_img = cv2.cvtColor(img, colorspaces[index])

    cv2.imshow('color', cvt_img)
    key = cv2.waitKey(10)
    if key & 0xff == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

题目

图像操作的基石Numpy【基础操作】

np.array

np.zeros

np.ones

np.full

np.identity

np.eye

Numpy基本操作之矩阵的检索与赋值

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640), np.uint8)

cnt = 0
while cnt < 200:
    img[cnt, 100] = 255
    cnt += 1

cv2.imshow('img', img)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

cnt = 0
while cnt < 200:
	# BGR
    img[cnt, 100, 0] = 255
    cnt += 1

cv2.imshow('img', img)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

cnt = 0
while cnt < 200:
    img[cnt, 100] = [0, 0, 255]
    cnt += 1

cv2.imshow('img', img)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

Numpy基本操作三------ROI(Region of Image)

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# cnt = 0
# while cnt < 200:
#     img[cnt, 100] = [0, 0, 255]
#     cnt += 1
roi = img[100:400, 200:600]
roi[:] = [0, 255, 0]

cv2.imshow('img', roi)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# cnt = 0
# while cnt < 200:
#     img[cnt, 100] = [0, 0, 255]
#     cnt += 1
roi = img[100:400, 100:600]
roi[:] = [0, 255, 0]
roi[:, 100] = [0, 0, 0]
roi[10:200, 10:200] = [255, 0, 0]

cv2.imshow('img', roi)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

OpenCV的重要结构体Mat

Mat属性

Mat的深拷贝与浅拷贝

红色是我们原先创建的mat，蓝色是我们之后创建的mat，我们把A赋给B,默认浅拷贝

Mat浅拷贝

拷贝的是header，并没有拷贝data

Mat深拷贝

让Mat B独立，拷贝了一份data，完全和Mat A独立开来

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('E://pic//2.jpg')

# 默认浅拷贝
img2 = img

# 深拷贝
img3 = img.copy()

img[10:100, 10:100] = [0, 255, 66]
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.imshow('img3', img3)
key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

图像的多种属性

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('E://pic//2.jpg')
# shape属性中包含三个信息
# 高度、长度、通道数
print(img.shape)

# 图像占用多大空间
# 高度 * 长度 * 通道数
print(img.size)

# 图像中每个元素的位深
print(img.dtype)

通道的分割与合并

变成一个颜色的二维数组就没有颜色了，就只有黑白色之分了

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('E://pic//2.jpg')

b, g, r = cv2.split(img)
b[10:100, 10:100] = 255
g[10:100, 10:100] = 255
r[10:100, 10:100] = 255

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('r', r)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('E://pic//2.jpg')

b, g, r = cv2.split(img)
b[10:100, 10:100] = 255
g[10:100, 10:100] = 255
# r[10:100, 10:100] = 255

img2 = cv2.merge((b, g, r))

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('r', r)
cv2.imshow('img2', img2)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

之后我会持续更新，如果喜欢我的文章，请记得一键三连哦，点赞关注收藏，你的每一个赞每一份关注每一次收藏都将是我前进路上的无限动力！！！↖(▔▽▔)↗感谢支持！