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刚刚开始学习opencv,来记录一下自己的学习笔记,也向各位大牛虚心求教 一.图片的基本知识 只要是彩色的图片都有三个颜色通道,即RGB,用三个矩阵来表示. 三个矩阵的同一个坐标位置上的数值描述的是一个方格,数值描述的是在当前通道中的亮度.例如矩阵中81指的是左上角格子红色通道中的亮度,12指的是左上角格子绿色通道中的亮度,75指的是左上角格子蓝色通道中的亮度. 如果是灰度图(黑白图),则只有一个颜色通道,也就是只有一个矩阵,仅仅用来表示亮度. 如果是一个h=500,w=500的彩色图,就对应一…
前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的基本操作,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 使用的库包含cv2.numpy和matplotlib,包含修改图像像素.获取图像属性.提取ROI.拆分合并通道.图…
图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w…
1.读入一幅图像 I = imread('lena.jpg');%给出图片路径即可,I是一个三维矩阵 J = rgb2gray(I); figure, imshow(I), figure, imshow(J); 2.…
1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x…
1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所…
1.图像的数组表示: from PIL import Image from pylab import * from numpy import * im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg')) print(im.shape,im.dtype) im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg').convert('L'),'f') print(im.shape,im.dtype) 运行结果: (272, 480, 3…
可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值.对 BGR 图像而言,返回值为 B,G,R 例如获取蓝色的像素值: img=cv2.imread('messi5.jpg')px=img[100,100]blue=img[100,100,0]  获取图像属性 图像的属性包括:行,列,通道,图像数据类型,像素数目等img.shape 可以获取图像的形状.他的返回值是一个包含行数,列数,通道数的元组. import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('messi5.…
目录:读取图像,获取属性信息,图像ROI,图像通道的拆分和合并 1.  读取图像 像素值返回:直接使用坐标即可获得, 修改像素值:直接通过坐标进行赋值 能用矩阵操作,便用,使用numpy中的array.item()以及array.itemset()会加快速度,逐渐修改像素会慢 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("test.jpg") #获取像素值 px = img[100,100] blue = img[100,100,0]…
1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j…