import cv2 # pip install opencv-python 仓库地址：https://github.com/opencv/opencv-pythonimport matplotlib.pyplot as pltdef to_plt_color(img): # 通过次函数将cv2 与 plt 颜色对应上 img_cp = img.copy() return img_cp[...,(2,1,0)]def cv_img_show(img, title=""): # 由于 jupyter notebook 调不了 cv2.imshow() 于是我使用用了 matplotlib.pyplot 包来显示图片， 并且将cv2 的颜色与 matplotlib对应上 if title: plt.title(title) plt.imshow(to_plt_color(img)) plt.show()# 读取图片文件img = cv2.imread("nikou.jpg") # numpy.ndarrayprint(type(img))print(img.shape) # 高，宽， BGR （0-255） 注意颜色通道顺序， 与matlabplot 的顺序不一样(1044, 1200, 3) #### 显示图片# cv2.imshow("", img)cv_img_show(img) # 由于 jupyter notebook 调不了 cv2.imshow() 于是我使用用了 matplotlib.pyplot 包来显示图片cv2.imwrite(path, img) 保存图片
### 编辑图片img_cp = img.copy()def save_channel(img, channel=0): img = img.copy() for i in range(img.shape[-1]): if i != channel: img[..., i] = 0 # numpy.ndarray 直接按照索引修改像素点为0 cv2.imwrite(f"channel{channel}.jpg", img) # 保存图片 plt.title(f"channel_{channel}") # 显示图片 plt.imshow(to_plt_color(img)) plt.show() for i in range(img_cp.shape[-1]): save_channel(img_cp, channel=i) img_part = img.copy()[0:400, 400:800, :] # 截图部分图片cv_img_show(img_part)print(img_part.shape)(400, 400, 3)cv2.split() 通道分离
cv2.merge() 通道合并
## 为了方便识别是哪个通道，所以先做个标记def mark_channel(img): l = 200 h = int(l / 2) for i in range(3): img[i * l: i * l + h, 0:200, i] = 255 # 标记通道img_cp = img.copy()mark_channel(img_cp)blue, green, red = cv2.split(img_cp) # 分离通道，顺序是b,g,rprint(type(blue))print(blue.shape) # 维度下降， 变为单通道(1044, 1200) img_cp = img.copy()mark_channel(img_cp)cv_img_show(img_cp)plt.imshow(blue, cmap="gray")plt.show()plt.imshow(green, cmap="gray")plt.show()plt.imshow(red, cmap="gray")plt.show()img_merge = cv2.merge([blue,green, red])cv_img_show(img_merge)颜色模式变换：cv2.COLOR_BGR2GRAY： BGR模式变成灰度, cv2.COLOR_BGR2RGB： BGR变成 RGB 其他如 CMYK Lab模式也有对应转换
# 彩色变成灰度图img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 也可以变成其他颜色模式， 更改第二个参数即可print(img_gray.shape) # 维度下降，变成二维灰度图(1044, 1200)plt.imshow(img_gray, cmap="gray")# 将 BGR 颜色变成 RGBimg_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# plt.figure()plt.subplot(1,2,1)plt.imshow(img)plt.subplot(1,2,2)plt.imshow(img_rgb)plt.show()"""cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, border_type, value=None) 参数： img: numpy.ndarray top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值 border_type: cv2.BORDER_CONSTANT, 带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值 cv2.BORDER_REFLECT, 边缘元素的镜像反射做为边界 cv2.BORDER_REFLECT_101/cv2.BORDER_DEFAULT cv2.BORDER_REPLICATE, 边缘元素的复制做为边界 CV2.BORDER_WRAP value: borderType为cv2.BORDER_CONSTANT时，传入的边界颜色值，如[0,255,0]"""img2 = cv2.imread("mumu.jpg")#img = cv2.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2RGB)print(img2.shape)# img2 = cv2.resize(img2, img.shape[:2][::-1])# 给图片增加边框img2 = cv2.copyMakeBorder(img2, 500, 0,10,900, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0,0,0)) # top,bottom,left,right: 上下左右边界宽度，单位为像素值img2 =cv2.resize(img2, img.shape[:2][::-1]) # 图片长宽变换，使 shape一致print(img2.shape)cv_img_show(img2)(523, 320, 3)(1044, 1200, 3)img_add = cv2.add(img, img2) # 必须相同 shape才能相加, 当颜色值相加大于255时，赋值为 255cv_img_show(img_add)img.shape(1044, 1200, 3)img3 = cv2.imread("mumu2.jpg")img3 = cv2.resize(img3, img.shape[:2][::-1])cv_img_show(img3)img_merge = cv2.add(img3, img)cv_img_show(img_merge)cv2.imwrite("merge.jpg",img_merge)True某些应用场景需要序列化或者发送图片，如果将处理好的图片，先保存到硬盘，然后再读取二进制内容，这中方式速度慢。可以使用PIL直接写到BytesIO，免去磁盘IO。
import iofrom PIL import Imagewith io.BytesIO() as f: img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_merge, cv2.COLOR_BGR2RGB)) img_pil.save(f, "JPEG")# cv2.imwrite(f, img,cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY) data = f.getvalue() print(type(data)) print(data[:10]) with open("pil_save.jpg", "wb") as f: f.write(data)b"/xff/xd8/xff/xe0/x00/x10JFIF" 文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
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