python opencv 圖像處理之圖像算數(shù)運算及修改顏色空間
1.圖像加法
圖像加法有兩種方式,一種是通過 Numpy 直接對兩個圖像進行相加,另一種是通過 OpenCV 的 add() 函數(shù)進行相加。
不管使用哪種方法,相加的兩個圖像必須具有相同的深度和類型,簡單理解就是圖像的大小和類型必須一致。
1.1Numpy加法
Numpy 的運算方法是: img = img1 + img2 ,然后再對最終的運算結(jié)果取模。
- 當(dāng)最終的像素值 <= 255 時,則運算結(jié)果直接為 img1 + img2 。
- 當(dāng)最終的像素值 > 255 時,則運算的結(jié)果需對 255進行取模運算。
1.2OpenCV加法
OpenCV 的運算方式是直接調(diào)用 add() 函數(shù)進行的,這時的運算方式是飽和運算。
- 當(dāng)最終的像素值 <= 255 時,則運算結(jié)果直接為 img1 + img2 。
- 當(dāng)最終的像素值 > 255時,這時則是飽和運算,結(jié)果固定為 255 。
兩種加法方式對應(yīng)的示例如下:
import cv2 as cv # 讀取圖像 img = cv.imread("data.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED) test = img # Numpy 加法 result1 = img + test # OpenCV 加法 result2 = cv.add(img, test) # 顯示圖像 cv.imshow("img", img) cv.imshow("result1", result1) cv.imshow("result2", result2) # 等待顯示 cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()
可以看到,使用 Numpy 取模加法的圖片整體更偏藍色,而使用 OpenCV 飽和運算的加法,整體顏色更偏白色。
2.圖像融合
圖像融合其實也是一種圖像加法,但是它和圖像加法不同的是對圖像賦予不同的權(quán)重,可以使圖像具有融合或者透明的感覺。
- 圖像加法: img = img1 + img2
- 圖像融合: img = img1 * alpha + img2 * beta + gamma
圖像融合用到的函數(shù)為 addWeighted() 具體如下:
dst = cv.addWeighter(img1, alpha, img2, beta, gamma) dst = img1 * alpha + img2 * beta + gamma
這里的 alpha 和 beta 都是系數(shù),而 gamma 則是一個亮度調(diào)節(jié)量,不可省略。
下面這個示例中,有一張地鐵的圖片,用這張圖片和小姐姐做一個圖像融合的案例:
img1 = cv.imread(file, cv.IMREAD_UNCHANGED) img1=cv.resize(img1,(1000,1000)) img2 = cv.imread(file1, cv.IMREAD_UNCHANGED) img2=cv.resize(img2,(1000,1000)) # 圖像融合 img = cv.addWeighted(img1, 0.4, img2, 0.6, 10) # 顯示圖像 cv.imshow("img1", img1) cv.imshow("img2", img2) cv.imshow("img", img) # 等待顯示 cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()
注意:這里如果二個圖像像素不同要更改為同一像素下cv.resize(img,(width,hegiht))
3.改變顏色空間
OpenCV 中有超過150種顏色空間轉(zhuǎn)換方法。我們先介紹兩種最常用的: BGR <-> 灰度 和 BGR <-> HSV 。
對于改變顏色空間,我們使用 cvtColor(input_image, flag) 函數(shù),其中的 flag 為轉(zhuǎn)換的類型。
一些常見的 flag 值:
# BGR 轉(zhuǎn) 灰度 cv.COLOR_BGR2GRAY # BGR 轉(zhuǎn) HSV cv.COLOR_BGR2HSV # BGR 轉(zhuǎn) RGB cv.COLOR_BGR2RGB # 灰度 轉(zhuǎn) BGR cv.COLOR_GRAY2BGR
我們使用 cvtColor() 這個函數(shù)將小姐姐轉(zhuǎn)化成灰度圖像,示例如下:
import cv2 as cv # 讀取圖像 img = cv.imread("data.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED) # 圖像類型轉(zhuǎn)換 result = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 圖像展示 cv.imshow("img", img) cv.imshow("result", result) # 等待顯示 cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()
到此這篇關(guān)于python opencv 圖像處理之圖像算數(shù)運算及修改顏色空間的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python opencv 圖像處理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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