文章目录
- 摘要
- numpy的ndarray数据结构的索引与赋值
- 创建空白画布
- 初始化白色的画布
- 初始化彩色的画布
- 利用cv2的内置方法merge与split 利用numpy内置的索引
- 综合实验-初始化背景
- 「❤️ 感谢大家」
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。
这里多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以进裙930900780领取。
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
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:
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:
输出结果:
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
创建空白画布
创建空白画布的函数如下:
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:
创建空白画布的完整代码如下:
效果展示:
初始化白色的画布
白色的画布, 因为比较简单,而且三个通道的值都相同。
ps: 其实灰色的图片(GRAY2BGR),三个通道的值都相同。
那么我们创建一个全都是1的矩阵,然后乘上某个数值,问题是不是就解决了。
我们需要用到np.ones 函数
接下来, 需要乘上一个整数,255 (你可以填入0-255的任意值)
这种运算称之为 全局乘法 。
具体代码如下:
创建的白色画布如下:
初始化彩色的画布
利用cv2的内置方法merge与split
我们初始化BGR的图片canvas_white 之后将原来的图片进行通道分离,之后分别乘上BGR三个通道的整数值,然后将三个通道合并在一起,就得到我们想要的彩图纯色背景。
那通道的分离我们需要用到的函数是cv2.split(img).
channel_b 蓝色通道,channel_g 绿色通道,channel_r 红色通道,都是二维的ndarray对象。
我们指定一种颜色,例如 color = (100, 20, 50))
注意:我们这里的颜色指的BGR格式
也就是
B -> 100
G -> 20
R -> 50
接下来我们分别将其乘上对应的值.
接下来我们将三个通道重新合并,需要用到的函数是cv2.merge
注意:三个通道的矩阵以list [] 的方式传入merge函数.
综合起来,就是我们的第一个初始化彩色背景的函数:
具体实现代码如下:
运行效果:
注意:此函数使用 cv2.split 非常耗时 所以只有在需要的时候才能做到。 否则用Numpy索引。
利用numpy内置的索引
使用numpy原生的方法, 性能会比opencv中的要好。我们直接使用numpy的ndarray的索引的方法。
例如 canvas[:,:,0] 选中的是所有行,所有列,像素元素的第一个值,也就是,所有B通道的值。
然后对其进行赋值:
完整版本的函数如下,B/G/R通道分别进行赋值:
具体实现代码如下:
运行实现的效果和第一种方法一样:
实际上我们还有更快的方法, 可以实现这个功能, 这就需要你熟练掌握Numpy的使用技巧.
我们可以直接赋值color
完整实现过程如下:
运行的效果:
综合实验-初始化背景
在这个综合实验里会分别用上述的方法,创建黑色背景,白色背景,彩色背景。
具体代码如下:
运行结果:
最后多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以进裙930900780领取。
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