02OpenCV基本操作

参考课程：

【黑马程序员 OpenCV入门教程】

https://www.bilibili.com/video/BV1Fo4y1d7JL

@ZZHow(ZZHow1024)

2.1图像的基础操作

读取图像
python 复制代码
```
cv2.imread(path, flag)
```
- 参数
  - 要读取的图像路径
  - 读取方式的标志
    - cv.IMREAD_COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。（默认参数）(-1)
    - cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像(0)
    - cv.IMREAD_UNCHANGED：包括 alpha 通道的加载图像模式(1)
- 注意：如果加载的路径有错误，不会报错，会返回一个 None 值
显示图像
python 复制代码
```
cv2.imshow(title, image) # 通过 OpenCV 显示
matplotlib.pyplot.imshow(image[:, :, ::-1]) # 通过 matplotlib 显示
```
- 参数
  - 显示图像的窗口名称，以字符串类型表示
  - 要加载的图像
- 注意：在调用 OpenCV 的显示图像的 API 后，要调用 cv.waitKey 给图像绘制留下时间

案例：以灰度模式读取图像，分别用 OpenCV 和 matplotlib 的 API 显示图像，最后保存灰度图像

python 复制代码

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv.imread("image.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)

cv.imshow("image", image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

plt.imshow(image, cmap="gray")
plt.show()

cv.imwrite("image_gray.jpg", image)

案例演示：image_io.py

绘制几何图形
- 绘制直线
  python 复制代码
```
cv2.line(image, start, end, color, thickness)
```
  - 参数
    - image：要绘制直线的图像
    - start, end：直线的起点和终点
    - color：线条的颜色
    - thickness：线条宽度
- 绘制矩形
  python 复制代码
```
cv2.rectangle(image, leftupper, rightdown, color, thickness)
```
  - 参数
    - image：要绘制矩形的图像
    - leftupper, rightdown：矩形的左上角和右下角坐标
    - color：线条的颜色
    - thickness：线条宽度
- 绘制圆形
  python 复制代码
```
cv2.circle(image, centerpoint, r, color, thickness)
```
  - 参数
    - img：要绘制圆形的图像
    - centerpoint, r：圆心和半径
    - color：线条的颜色
    - thickness：线条宽度，为 -1 时生成闭合图案并填充颜色
- 向图像中添加文字
  python 复制代码
```
cv2.putText(image, text, station, font, fontsize, color, thickness, linetype))
```
  - 参数
    - image：图像
    - text：要写入的文本数据
    - station：文本的放置位置
    - font：字体
    - fontsize：字体大小
    - color：文本颜色
    - thickness：线条宽度
    - linetype：LINE_8（默认）、LINE_4、LINE_AA

案例：生成一个全黑的图像，然后在里面绘制图像（直线、矩形和圆形）并添加文字（OpenCV）

python 复制代码

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

cv.line(image, (0, 0), (511, 511), (0, 0, 255), 3)
cv.rectangle(image, (0, 0), (300, 300), (255, 0, 0), 3)
cv.circle(image, (512 >> 1, 512 >> 1), 30, (0, 255, 0), -1)
cv.putText(image, 'OpenCV', (100, 200), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (255, 255, 255), 2, cv.LINE_AA)

plt.imshow(image[:, :, ::-1])
plt.title('OpenCV 绘制图形')
plt.show()

案例演示：draw_graphics.py

获取并修改图像中的像素点
- 可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值
  - 对于 BGR 图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组
  - 对于灰度图像，仅返回相应的强度值
python 复制代码
```
px = image[10, 10] # 获取某个像素点的像素值
blue = image[100, 100, 0] # 仅获取蓝色通道的强度值
image[100, 100] = [255, 255, 255] # 修改某个位置的像素值
```
- 案例演示：modify_pixels.ipynb
获取图像的属性
- 图像属性包括形状（行数 、列数和 通道数） 、数据类型 、大小（像素数）等
  
  属性 API
  
  形状 image.shape
  
  数据类型 image.dtype
  
  图像大小 image.size
- 案例演示：get_image_properties.ipynb
图像通道的拆分与合并
- 有时需要将 BGR 图像分割为单个通道
- 有时需要将单独的通道合并成 BGR 图像
python 复制代码
```
b, g, r = cv.split(image) # 通道拆分
image = cv.merge((b, g, r)) # 通道合并
```
色彩空间的改变
- OpenCV 中有 150 多种颜色空间转换方法
- 最广泛使用的转换方法有两种，BGR → Gray 和 BGR → HSV
python 复制代码
```
cv.cvtColor(image, flag)
```
- 参数
  - image：进行颜色空间转换的图像
  - flag：转换类型
    - cv.COLOR_BGR2GRAY：BGR → Gray
    - cv.COLOR_BGR2HSV：BGR → HSV

属性	API
形状	image.shape
数据类型	image.dtype
图像大小	image.size

2.2算数操作

图像的加法
- 可以使用 OpenCV 的 cv2.add() 函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过 NumPy 操作添加两个图像，如 res = image1 +image2
- 两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值
- 注意：OpenCV 加法和 NumPy 加法之间存在差异
  - OpenCV 的加法是饱和操作
  - NumPy 的加法是模运算
图像的混合
- 其实也是加法，但是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混合或者透明的感觉
- 图像混合的计算公式：
  - g ( x ) = ( 1 − α ) f 0 ( x ) + α f 1 ( x ) g(x) = (1 - \alpha) f_0(x) + \alpha f_1(x) g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
  - 通过修改 α \alpha α 的值 (0~1)，可以实现非常炫酷的混合
- 将两幅图混合在一起
  - 第一幅图的权重是 α \alpha α，第二幅图的权重是 β \beta β
  - 函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合操作：
    - d i s t = α ⋅ i m a g e 1 + β ⋅ i m a g e 2 + γ dist = \alpha ⋅ image_1 + \beta ⋅ image_2 + \gamma dist=α⋅image1+β⋅image2+γ
案例演示：arithmetic_operations.ipynb