OpenCV Python教程(2、图像元素的访问、通道分离与合并)
来源:互联网 发布:遥感集市 免费数据 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 19:46
OpenCV Python教程之图像元素的访问、通道分离与合并
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访问像素
像素的访问和访问numpy中ndarray的方法完全一样,灰度图为:
其中j,i分别表示图像的行和列。对于BGR图像,为:第三个数表示通道。下面通过对图像添加人工的椒盐现象来进一步说明OpenCV Python中需要注意的一些问题。完整代码如下:
处理后能得到类似下面这样带有模拟椒盐现象的图片:
上面的代码需要注意几点:
1、与C++不同,在Python中灰度图的img.ndim = 2,而C++中灰度图图像的通道数img.channel() =1
2、为什么使用np.random.random()?
这里使用了numpy的随机数,Python自身也有一个随机数生成函数。这里只是一种习惯,np.random模块中拥有更多的方法,而Python自带的random只是一个轻量级的模块。不过需要注意的是np.random.seed()不是线程安全的,而Python自带的random.seed()是线程安全的。如果使用随机数时需要用到多线程,建议使用Python自带的random()和random.seed(),或者构建一个本地的np.random.Random类的实例。
分离、合并通道
由于OpenCV Python和NumPy结合的很紧,所以即可以使用OpenCV自带的split函数,也可以直接操作numpy数组来分离通道。直接法为:
其中split返回RGB三个通道,如果只想返回其中一个通道,可以这样:最后的索引指出所需要的通道。也可以直接操作NumPy数组来达到这一目的:
注意先要开辟一个相同大小的图片出来。这是由于numpy中数组的复制有些需要注意的地方,具体事例如下:这里,d只是a的镜像,具体请参考《NumPy简明教程(二,数组3)》中的“复制和镜像”一节。通道合并
同样,通道合并也有两种方法。第一种是OpenCV自带的merge函数,如下:
接着是NumPy的方法:注意:这里只是演示,实际使用时请用OpenCV自带的merge函数!用NumPy组合的结果不能在OpenCV中其他函数使用,因为其组合方式与OpenCV自带的不一样,如下:结果为:NumPy数组的strides属性表示的是在每个维数上以字节计算的步长。这怎么理解呢,看下面这个简单点的例子:a数组中每个元素都是NumPy中的整数类型,占4个字节,所以第一维中相邻元素之间的步长为4(个字节)。同样,2维数组如下:
从里面开始看,里面是一个4个元素的一维整数数组,所以步长应该为4。外面是一个含有3个元素,每个元素的长度是4×4=16。所以步长为16。下面来看下3维数组:
其结果为:根据前面了解的,推断下这个数组的步长。从里面开始算,应该为(3×4×3,3×4,4)。验证一下:完整的代码为:未完待续...
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