跟我学Python图像处理丨获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理
摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。
本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理 | 【生长吧！Python】》，作者： eastmount 。
一.获取图像属性
1.形状-shape
通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #获取图像形状 print(img.shape) #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示：(445L, 670L, 3L)，该图共445行、670列像素，3个通道。
2.像素数目-size
通过size关键字获取图像的像素数目，其中灰度图像返回行数 * 列数，彩色图像返回行数 * 列数 * 通道数。代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #获取图像形状 print(img.shape) #获取像素数目 print(img.size)
输出结果：
(445L, 670L, 3L)
894450
3.图像类型-dtype
通过dtype关键字获取图像的数据类型，通常返回uint8。代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #获取图像形状 print(img.shape) #获取像素数目 print(img.size) #获取图像类型 print(img.dtype)
输出结果：
(445L, 670L, 3L)
894450
uint8
二.获取感兴趣ROI区域
ROI（Region of Interest）表示感兴趣区域。它是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。可以通过各种算子（Operator）和函数求得感兴趣ROI区域，并进行图像的下一步处理，被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。
通过像素矩阵可以直接获取ROI区域，如img[200:400, 200:400]。
代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #定义200*100矩阵 3对应BGR face = np.ones((200, 100, 3)) #显示原始图像 cv2.imshow("Demo", img) #显示ROI区域 face = img[200:400, 200:300] cv2.imshow("face", face) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示：
下面将提取的ROI图像进行融合实验，代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #定义300*100矩阵 3对应BGR face = np.ones((200, 200, 3)) #显示原始图像 cv2.imshow("Demo", img) #显示ROI区域 face = img[100:300, 150:350] img[0:200,0:200] = face cv2.imshow("face", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
将提取的头部融合至图像左上角部分，如下图所示：
如果想将两张图像进行融合，只需再读取一张图像即可，方法原理类似。 实现代码如下：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) test = cv2.imread("test3.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #定义300*100矩阵 3对应BGR face = np.ones((200, 200, 3)) #显示原始图像 cv2.imshow("Demo", img) #显示ROI区域 face = img[100:300, 150:350] test[400:600,400:600] = face cv2.imshow("Pic", test) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示：
三.图像通道处理
1.通道拆分
OpenCV读取的彩色图像由B、G、R三原色组成，可以通过下面代码获取不同的通道。
b = img[:, :, 0]
g = img[:, :, 1]
r = img[:, :, 2]
也可以使用split()函数拆分通道，下面是拆分不同通道再显示的代码。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #拆分通道 b, g, r = cv2.split(img) #显示原始图像 cv2.imshow("B", b) cv2.imshow("G", g) cv2.imshow("R", r) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示：
也可以获取不同的通道，核心代码如下所示： b = cv2.split(a)[0] g = cv2.split(a)[1] r = cv2.split(a)[2]
2.通道合并
图像通道合并主要调用merge()函数实现，核心代码如下：
m = cv2.merge([b, g, r])
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #拆分通道 b, g, r = cv2.split(img) #合并通道 m = cv2.merge([b, g, r]) cv2.imshow("Merge", m) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下：
注意，如果是合并[r,g,b]三通道，则显示如下所示，因OpenCV是按照BGR进行读取的。
b, g, r = cv2.split(img)
m = cv2.merge([r, g, b])
cv2.imshow(“Merge”, m)
同时，可以提取图像的不同颜色，提取B颜色通道，G、B通道设置为0，则显示蓝色。代码如下所示：
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, chn = img.shape #拆分通道 b = cv2.split(img)[0] g = np.zeros((rows,cols),dtype=img.dtype) r = np.zeros((rows,cols),dtype=img.dtype) #合并通道 m = cv2.merge([b, g, r]) cv2.imshow("Merge", m) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
蓝色通道输出结果如下所示：
绿色通道核心代码及输出结果如下所示：
rows, cols, chn = img.shape
b = np.zeros((rows,cols),dtype=img.dtype)
g = cv2.split(img)[1]
r = np.zeros((rows,cols),dtype=img.dtype)
m = cv2.merge([b, g, r])
红色通道修改方法与上面类似。希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。
该系列在github所有源代码：
- https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
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