OpenCV的基础操作

OenCV的一些基础操作

1.将图片转换为灰度图
2.图片裁剪
3.图片打码
4.图片组合
5.图片相加
- [5.1 对一张图片整体像素值相加](#5.1 对一张图片整体像素值相加)
- [5.2 对两张图片的像素值相加](#5.2 对两张图片的像素值相加)
- [5.3 使用cv2.add( )函数对两张图片进行相加](#5.3 使用cv2.add( )函数对两张图片进行相加)
- [5.4 对图片进行加权运算](#5.4 对图片进行加权运算)

1.将图片转换为灰度图

python 复制代码

import cv2
image = cv2.imread('qi e.png')#读取原图
image_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图的处理
cv2.imshow('gray',image_gray)

这里我们读取一张企鹅图片，运行结果如下，左图为原图，右图为灰度图

2.图片裁剪

python 复制代码

a = cv2.imread(r'qi e.png')
b = a[40:260,350:600]  
cv2.imshow('yuantu',a)
cv2.imshow('qiepian',b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

b = a[40:260,350:600] 这段代码是指在图片a中的 40-259 行、350-599 列这个范围的图片裁剪下来。运行结果如下：

3.图片打码

python 复制代码

import cv2
import numpy as np

a = cv2.imread(r'1.jpg')
a[100:200,200:300] = np.random.randint(0,256,(100,100,3))  
cv2.imshow('masaike',a)
cv2.waitKey(1000000)
cv2.destroyAllWindows()

a[100:200,200:300] = np.random.randint(0,256,(100,100,3)) 这段代码是指在图片a中选取了行索引从 100 到 199（共100行），列索引从 200 到 299（共100列）的区域。并且在这区域内生成一个随机数组，数值范围是 [0, 256)（即0到255，适合表示像素值）。数组的形状是 (100, 100, 3)，即100行、100列、3个通道（RGB）。这个随机数组会覆盖 a 的切片区域。
运行结果如下：

4.图片组合

python 复制代码

import cv2
import numpy as np
# 图片组合
a = cv2.imread('1.png')
b = cv2.imread('qi e.png')
b[200:350,200:350] = a[50:200,100:250]  #注意：矩阵的大小必须要统一
cv2.imshow('b',b)
cv2.imshow('a',a)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

b[200:350,200:350] = a[50:200,100:250] 这段代码是指将图片 a 中的 50 到 199行（共150行）、 100 到 249（共150列）的区域覆盖到 b 中的200 到 349行（共150行）、 200 到 349（共150列）。并且这个区域上组合区域的矩阵大小必须要统一
图片 b 还是企鹅图片
图片 a 如下：
图片a与b的组合：

5.图片相加

5.1 对一张图片整体像素值相加

python 复制代码

import cv2
a = cv2.imread('qi e.png')
c = a+10
cv2.imshow('yuan',a)
cv2.imshow('a+10',c)
cv2.waitKey(0)

这段代码是对图片 a 中的所有区域像素值进行加 10 的操作，得到 c
如下是运行结果：

5.2 对两张图片的像素值相加

python 复制代码

import cv2
a = cv2.imread('qi e.png')
b = cv2.imread('1.jpg')
c = a[50:450,50:400]+b[50:450,50:400]
cv2.imshow('a+b',c)
cv2.waitKey(0)

两张图片相加的区域中矩阵大小必须统一
下图是图片 a 与图片 b 的相加结果：

5.3 使用cv2.add( )函数对两张图片进行相加

python 复制代码

a = cv2.imread('qi e.png')
b = cv2.imread('1.jpg')
b = cv2.resize(b,(400,400))
a = cv2.resize(a,(400,400))
c = cv2.add(a,b)  #也可以这样使用
cv2.imshow('a add b',c)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

对于cv2.add()运算，当对图像a，图像b进行加法求和时，遵循以下规则：当某位置像素相加得到的数值小于255时，该位置数值为两图像该位置像素相加之和当某位置像素相加得到的数值大于255时，该位置数值为255。
下图是结果：

5.4 对图片进行加权运算

python 复制代码

a = cv2.imread('qi e.png')
b = cv2.imread('1.jpg')
b = cv2.resize(b,(400,400))
a = cv2.resize(a,(400,400))

c = cv2.addWeighted(a,0.2,b,0.8,10) #
cv2.imshow('addWrighted',c)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图片加权运算就是在计算两幅图像的像素值之和时，对两幅图像的权重考虑进来，可以用公式表示为dst = src1×a+src×b+y
可以通过调整a和b的权重对图片进行相加