Python与OpenCV：图像操作与处理基础

### Python与OpenCV：图像操作与处理基础 在计算机视觉领域，图像的处理和操作是非常重要的基础工作。Python和OpenCV为我们提供了强大的工具，帮助我们实现图像的加载、探索、像素操作以及基本形状的绘制等功能。下面将详细介绍这些内容。 #### 1. 图像的表示与基本操作 在OpenCV中，图像的像素值使用NumPy数组来表示。NumPy数组是图像网格及其颜色通道的多维表示，它让我们能够高效地存储、访问和操作图像的像素值。当我们读取图像时，OpenCV会创建一个NumPy数组。通过提供`(x, y)`坐标，我们可以从NumPy数组中获取对应像素的颜色值。 - 对于灰度图像，NumPy返回的是一个0到255之间的单值。 - 对于彩色图像，NumPy返回的是一个包含蓝、绿、红（BGR）值的元组。需要注意的是，OpenCV采用的是BGR顺序，而不是传统的RGB顺序。 在开始编写代码之前，我们要确保使用之前在特定目录下设置好的虚拟环境。以下是具体步骤： 1. 启动PyCharm IDE。 2. 创建一个新的项目（例如命名为`cviz`，即“computer vision”的缩写）。 3. 参考相关设置界面，确保选择“Existing Interpreter”并选中我们的虚拟环境`Python 3.8 (cv)`。 #### 2. 加载、探索和显示图像 下面的代码展示了如何读取图像文件并探索其属性，同时将图像显示在屏幕上。 ```python # Filename: Listing_2_1.py import cv2 # image path image_path = "images/marsrover.png" # Read or load image from its path image = cv2.imread(image_path) # image is a NumPy array print("Dimensions of the image: ", image.ndim) print("Image height: ", format(image.shape[0])) print("Image width: ", format(image.shape[1])) print("Image channels: ", format(image.shape[2])) print("Size of the image array: ", image.size) # Display the image and wait until a key is pressed cv2.imshow("My Image", image) cv2.waitKey(0) ``` 代码解释如下： | 代码行 | 解释 | | ---- | ---- | | 1 | 导入OpenCV库，以便使用其功能。 | | 4 | 将待加载图像的路径赋值给变量。如果输入路径在不同目录，需提供完整或相对路径。 | | 7 | 使用OpenCV的`imread()`函数将图像读取到NumPy数组中，并赋值给变量`image`。 | | 10 - 14 | 使用NumPy的特性，打印图像数组的维度、高度、宽度、通道数和数组大小（即像素数量）。 | | 17 | 使用OpenCV的`imshow()`函数显示图像，该函数接受两个参数：图像窗口的名称和表示图像的NumPy数组。 | | 18 | `waitKey()`函数使程序不会立即终止，而是等待用户按下任意键。当看到第17行显示的图像窗口时，按下任意键可终止程序，否则程序将阻塞。 | #### 3. 访问和操作像素 我们可以通过坐标系统来访问和修改图像的像素值。以下代码展示了这一过程： ```python # Filename: Listing_2_2.py import cv2 # image path image_path = "images/marsrover.png" # Read or load image from its path image = cv2.imread(image_path) # Access pixel at (0,0) location (b, g, r) = image[0, 0] print("Blue, Green and Red values at (0,0): ", format((b, g, r))) # Manipulate pixels and show modified image image[0:100, 0:100] = (255, 255, 0) cv2.imshow("Modified Image", image) cv2.waitKey(0) ``` 代码解释如下： | 代码行 | 解释 | | ---- | ---- | | 1 - 6 | 导入OpenCV的`cv2`包并从指定路径读取图像。 | | 9 | 使用NumPy语法获取坐标`(0, 0)`处像素的BGR值，并赋值给元组`(b, g, r)`。 | | 10 | 打印该像素的BGR值。 | | 13 | 选取y轴从0到100、x轴从0到100的像素范围，形成一个100×100的正方形，并将该范围内所有像素的值设置为`(255, 255, 0)`（即纯蓝、纯绿，无红色）。 | | 14 | 显示修改后的图像。 | | 15 | 程序等待用户按下任意键后退出。 | #### 4. 在图像上绘制基本形状 OpenCV提供了方便的方法在图像上绘制各种基本形状，如直线、矩形和圆形。 ##### 4.1 绘制直线 要在图像上绘制直线，可按以下步骤操作： 1. 将图像加载到NumPy数组中。 2. 确定直线的起始坐标。 3. 确定直线的结束坐标。 4. 指定直线的颜色。 5. 可选地，指定直线的厚度。 以下是绘制直线的代码示例： ```python # Filename: Listing_2_3.py import cv2 # image path image_path = "images/marsrover.png" # Read or load image from its path image = cv2.imread(image_path) # set start and end coordinates start = (0, 0) end = (image.shape[1], image.shape[0]) # set the color in BGR color = (255,0,0) # set thi ```