教你在python中用不同的方式画不同颜色的画布

摘要

在这篇文章中将给大家讲解如何分别用numpy的方法，与numpy与cv2结合的方法创建空白画布，创建白色画布，与创建彩色画布。在讲解过程中还会介绍cv2进行通道分割cv2.split与通道合并cv2.merge的两个函数的具体使用以及深究numpy的ndarray数据结构的索引与赋值。

numpy的ndarray数据结构的索引与赋值

在使用画图工具的时候, 第一件事情就是创建一个新的空白画布，我们可以指定画布的大小和颜色。

那我们如何使用opencv来创建一个空白的画布(值相同的图片) ?

其实image的数据结构上的图片，本质上就是numpy里面的ndarray的对象，创建一个画布本质上就是创建一个同等规格的ndarray。

创建一个新的特定尺寸的ndarray我们可以使用np.zeors 函数，我们将图像的高度(height)，图像的宽度(width)，以及图像的通道数channel 以tuple 类型传入np.zeros。再次声明是tuple类型。

另外由于不是所有的numpy类型的数值，都可以放到opencv中进行图像处理.

数值取值范围在0-255， 我们需要指定数据类型为uint8 unsigned integer 8-bit

np.zeros((height, width, channels), dtype="uint8")
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举个例子：想创建一个800 x 600 x 3 的图片，一个BGR格式的图像，我们就得这么写：

# 初始化一个空画布 300×300 三通道 背景色为黑色 
canvas_black = np.zeros((600, 800, 3), dtype="uint8")
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得到的效果如下：

注意： height写在前面
为什么Height写在前面？
就得知道opencv图像的数据结构是numpy，Image的属性,其实就是numpy的ndarray数据格式的属性。

我们可以直接获取img对象的诸多属性，例如我们打印lena图的属性，具体如下：

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

# 导入一张图像 模式为彩色图片
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

print("================打印图像的属性================")
print("图像对象的类型 {}".format(type(img)))
print(img.shape)
print("图像宽度: {} pixels".format(img.shape[1]))
print("图像高度: {} pixels".format(img.shape[0]))
print("通道: {}".format(img.shape[2]))
print("图像分辨率: {}".format(img.size))
print("数据类型: {}".format(img.dtype))
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输出结果：

================打印图像的属性================
图像对象的类型 <class 'numpy.ndarray'>
(256, 256, 3)
图像宽度: 256 pixels
图像高度: 256 pixels
通道: 3
图像分辨率: 196608
数据类型: uint8
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有时候我们也可以偷懒，如果我们想创建与另外一个图像尺寸相同的画布的时候，我们可以使用np.zeros_like

canvas_black = np.zeros_like(img)
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创建空白画布

创建空白画布的函数如下：

def InitCanvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas
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调用的时候传入图像的宽度、高度和画布的颜色。例如创建一个800*600 颜色为纯黑色的画布：

canvas = InitCanvas(800, 600, color=(255,255,255))
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创建空白画布的完整代码如下：

'''
初始化画布
'''
import cv2
import numpy as np

def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

canvas = init_canvas(200, 200, color=(125, 40, 255))

cv2.imshow('canvas', canvas)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()
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效果展示：