OpenCV-图像通道转换问题
OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向?
系统平台:win10 x64
一、明确几个概念:
1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色,只是在用imshow()、imread()、imwrite()等函数时,才将通道按照蓝、绿、红的顺序进行输入和输出;
3.img图像的shape和strides属性:
如:
>>>img[:].shape
(100,300,3) #数组第0个(或第0轴)为:图像的垂直尺寸(高度)——行数,第1个(或第1轴)为:图像的水平尺寸(宽度)——列数,第2个(或第2轴)为:图像的通道数
>>>img[:].strides
(900,3,1) #每个通道的数据占用1个字节,而一个像素点占用3个字节,一行数据占用:300*3=900个字节,因此,图像在内存中是连续存储的
注意:
- Mat对象本身提供的很多属性和方法并不符合python风格,因此PyOpenCV对Mat类进行了扩展,使得它能像NumPy数组一样使用
- Mat对象本身并不是数组,因此它没有shape属性,所以:>>>img.shape #会报错:AttributeError: 'Mat' object has no attribute 'shape'
4.python切片操作:
如: #s[a:b:c]形式是对s在a和b之间以c为间隔取值,c可以为负,负值意味着反向取值
>>>s = 'bicyle'
>>>s[::3]
'bye'
>>>s[::-1]
'elycib'
>>>s[::-2]
'eccb'
二、说明:img[:,:,::-1]
中括号中有两个逗号,四个冒号
[:,:,::-1]
第一个冒号——取遍图像的所有行数
第二个冒号——取遍图像的所有列数
第三个和第四个冒号——取遍图像的所有通道数,-1是反向取值
所以,如果一幅300*100的彩色图像,
执行img[:,:,::-1]后行列不变,通道数方向,由R、G、B更改为B、G、R,即第二轴反向
若是执行img[1:4,5:10,1:3:-1]后,第1行到第3行,第5列到第9列,第1通道到第2通道上的数据反向,即——第1行到第3行,第5列到第9列由R、G、B更改为R、B、G
附测试代码及其他方法:
#coding=utf-8
#OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR, 而matplotlib的顺序为RGB,因此需要转换
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('./test1.jpg')
B, G, R = cv2.split(img)
#BGR转RGB,方法1
img_rgb1 = cv2.merge([R, G, B])
#BGR转RGB,方法2
img_rgb2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#BGR转RGB,方法3
img_rgb3 = img[:,:,::-1]
plt.figure('BGR_RGB')
#显示opencv读进来的img, 通道顺序BGR
plt.subplot(3,3,1), plt.imshow(img)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,4), plt.imshow(B)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,5), plt.imshow(G)
#显示B通道
plt.subplot(3,3,6), plt.imshow(R)
#显示将BGR转为RGB的图像,3种方法
plt.subplot(3,3,7), plt.imshow(img_rgb1)
plt.subplot(3,3,8), plt.imshow(img_rgb2)
plt.subplot(3,3,9), plt.imshow(img_rgb3)
plt.show()
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