圖像基本處理
一、圖像切片
在前面咱們瞭解到opencv中的圖像實際上就是一個ndarray數組，咱們對ndarray數組進行操做就是對圖像進行操做。咱們先來看一下切片查找，這是咱們很是經常使用的一個操做。python
（1）一維數組的切片
咱們來看看切片的語法，對於一維的數組咱們能夠經過下面的操做獲取第0個到第4個元素：數組
array[0:5]
從上面能夠知道咱們的切片操做是左閉右開的。上面的切片操做咱們能夠簡寫一下：ruby
array[:5]
若是咱們沒有設置第一個值，則表示從頭開始切片。固然咱們還能夠省略第二個值，這時含義就是取到最後一個元素，好比下面的操做：微信
array[3:]
咱們用一個實際的例子來看看切片操做：函數
import numpy as np# 建立一個一維的ndarray數組，數據爲[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])# 取0到4個元素print(array[0:5])print(array[:5])# 取第3個到最後一個元素print(array[3:])
輸出內容以下：flex
[0 1 2 3 4][0 1 2 3 4][3 4 5 6 7]
咱們能夠把切片操做總結爲：ui
# 左閉右開array[start: end-1]
當咱們以第0個開始，獲取以最後一個結尾的話，對應的值是能夠省略的。spa
（2）二維數組的切片
在圖像處理中，咱們更關注二維數組的切片。它的語法和一維數組很類似。爲了方便理解，咱們直接使用圖片來進行切片，好比下面這張圖片：.net
二維數組切片的語法以下：3d
array[start:end-1, start:end-1]
如今咱們須要明確一點，左邊部分是對高的截取，右邊部分是對寬的截取。那如今我要截取圖片的左半部分的操做應該以下：
import cv2# 讀取圖片img = cv2.imread('xyql.jpg')# 獲取圖片的寬，併除2width = img.shape[1]//2# 對圖片進行切片，截取左半部分left = img[:, :width]# 顯示圖像三步驟cv2.imshow('left', left)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
其中切片的代碼是：
left = img[:, :width]
左邊的是截取高，咱們須要所有截取，所以兩個值均可以省略。右邊咱們只須要截取左半部分，所以左邊的值能夠省略，右邊的值則是咱們前面計算到的寬度。下面是效果圖：
這裏須要注意一點，彩色圖像實際上是三維的，可是咱們沒有操做第三個維度。
二、圖片區域替換
既然咱們知道如何切片，那咱們就能夠對指定區域進行替換。不過須要注意替換和被替換的區域形狀要相同，即shape屬性要同樣。好比我要把圖片左上角100*100的區域替換成白色，那我能夠進行以下操做：
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('1.jpg')# 建立一個100*100的白色圖像replace_img = np.ones((100, 100), dtype=np.uint8)*255# 將圖片左上角100*100區域替換img[:100, :100] = replace_img
運行後會發現報了以下錯誤：
img[:100, :100] = replace_imgValueError: could not broadcast input array from shape (100,100) into shape (100,100,3)
它的意思是不能將（100， 100）的圖像轉換成（100， 100， 3）的圖像，也就是形狀不匹配。在替換時咱們須要特別注意這一點，咱們將上面的代碼進行一些修改：
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('xyql.jpg')replace_img = np.ones((100, 100, 3), dtype=np.uint8)*255img[:100, :100] = replace_img
*這樣咱們就能夠成功替換了，效果以下：
其實用上面的操做咱們能夠實現一個「雙胞胎」效果，下面咱們就來看看吧。
三、實現「雙胞胎」效果
咱們先準備兩張圖片，保證相機在沒有移動的狀況下拍兩張圖片，好比下面兩張：
這是我剛拍的兩張圖片，由於相機沒有移動，因此背景應該是同樣的。咱們能夠經過下面的代碼把兩個夢幻合併到一張圖片上：
import cv2# 讀取兩張圖片img1 = cv2.imread('mh1.JPG')img2 = cv2.imread('mh2.JPG')# 求出寬的中間值mid = img1.shape[1]//2# 把mh2的右半邊替換到mh1的右半部分img1[:, mid:] = img2[:, mid:]# 將拼接後的圖片保存到本地cv2.imwrite('result.jpg', img1)
上面代碼很是簡單，咱們只須要關注下面這句：
img1[:, mid:] = img2[:, mid:]
img1和img2的shape都是同樣的，截取的區域也是同樣的，因此進行替換沒有上面問題。最後咱們經過：
cv2.imwrite('result.jpg', img1)
對圖片進行保存。由於咱們是直接對img1進行操做，所以咱們直接保存img1就行了。下面是咱們的效果圖：
這裏須要多說一句，我只有一個夢幻。
四、numpy生成數組
在上一篇中咱們使用下面的代碼生成了一個數組：
im = np.zeros((3, 3, 1), dtype=np.uint8)
對於數組numpy來講咱們是生成一個數組，可是對opencv來講是生成一張圖片。下面咱們來看看numpy生成數組的一些操做。
（1）np.ones
咱們能夠經過numpy的ones函數生成一個元素全爲1的數組，好比下面的代碼：
np.ones((100, 100), dtype=np.uint8)
ones接收兩個參數，第一個參數是數組的shape，第二關則是數組元素的類型，其中np.uint8表示，即範圍在（0-255）之間。咱們能夠用opencv顯示一下上面的圖片：
import cv2import numpy as np# 生成一個100*100的圖片，每一個元素的值都爲1img = np.ones((100, 100), dtype=np.uint8)cv2.imwrite('result.jpg', img)
效果圖以下：
由於1很接近0，因此圖片的顏色接近於黑色。咱們能夠經過下面的操做對每一個元素進行操做：
import cv2import numpy as npimg = np.ones((100, 100), dtype=np.uint8) * 127cv2.imwrite('result.jpg', img)
咱們生成元素爲1的數組後，如何進行乘127的操做，這樣就能夠對每一個元素進行乘127操做。這時候數組的每一個元素都是127，下面是顯示效果：
固然咱們的圖片是二維的，對opencv來講是一個灰度圖。若是想要生成一個彩色圖像，咱們能夠生成一個三維的圖像，後續咱們會繼續講解。
（2）np.zeros
np.zeros和ones沒有上面區別，只是它元素的內容是0。咱們來簡單看一下：
import numpy as npimg = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)print(img)
爲了方便看，咱們直接生成一個簡單的數組，輸出結果以下：
[[0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0]]
其它的都再也不細說了。
本文分享自微信公衆號 - ZackSock（ZackSock）。
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