Python 圖像處理 OpenCV (4):圖像算數運算以及修改顏色空間

前文傳送門:

「Python 圖像處理 OpenCV (1):入門」

「Python 圖像處理 OpenCV (2):像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」

「Python 圖像處理 OpenCV (3):圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理」

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。

Numpy 加法

Numpy 的運算方法是: img = img1 + img2 ,然後再對最終的運算結果取模。

  1. 當最終的像素值 <= 255 時,則運算結果直接為 img1 + img2
  2. 當最終的像素值 > 255 時,則運算的結果需對 255 進行取模運算。

OpenCV 加法

OpenCV 的運算方式是直接調用 add() 函數進行的,這時的運算方式是飽和運算。

  1. 當最終的像素值 <= 255 時,則運算結果直接為 img1 + img2
  2. 當最終的像素值 > 255 時,這時則是飽和運算,結果固定為 255 。

兩種加法方式對應的示例如下:

import cv2 as cv

# 讀取圖像
img = cv.imread("maliao.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()

結果如下:

可以看到,使用 Numpy 取模加法的圖片整體更偏綠色,而使用 OpenCV 飽和運算的加法,整體顏色更偏白色。

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為 addWeighted() 具體如下:

dst = cv.addWeighter(img1, alpha, img2, beta, gamma)
dst = img1 * alpha + img2 * beta + gamma

這裡的 alphabeta 都是係數,而 gamma 則是一個亮度調節量,不可省略。

下面這個示例中,我又找了一張下雨的圖片,用這張圖片和馬里奧做一個圖像融合的案例:

import cv2 as cv

# 讀取圖像
img1 = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)
img2 = cv.imread("rain.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

# 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()

結果如下:

圖像融合時需要注意的和上面一致,需要圖像大小是相等的,上面的示例這兩張圖片都是像素為 560 * 310 且都為 RGB 的圖片。

改變顏色空間

OpenCV 中有超過150種顏色空間轉換方法。我們先介紹兩種最常用的: BGR <-> 灰度 和 BGR <-> HSV 。

對於改變顏色空間,我們使用 cvtColor(input_image, flag) 函數,其中的 flag 為轉換的類型。

一些常見的 flag 值:

# BGR 轉 灰度
cv.COLOR_BGR2GRAY
# BGR 轉 HSV
cv.COLOR_BGR2HSV
# BGR 轉 RGB
cv.COLOR_BGR2RGB
# 灰度 轉 BGR
cv.COLOR_GRAY2BGR

可以很清楚的看到, flag 的命名非常的通俗易懂,如果想要獲取其他所有的標記,可以使用下面這段代碼:

import cv2 as cv

flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]

print(flags)

結果就不貼了,挺長的。

注意: HSV 的色相範圍為 [0,179] ,飽和度範圍為 [0,255] ,值範圍為 [0,255] 。不同的軟件使用不同的範圍。因此,如果需要將 OpenCV 值和它們比較,則需要將這些範圍標準化。

我們使用 cvtColor() 這個函數將馬里奧轉化成灰度圖像,示例如下:

import cv2 as cv

# 讀取圖像
img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_UNCHANGED)

# 圖像類型轉換
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()

結果如下:

示例代碼

如果有需要獲取源碼的同學可以在公眾號回復「OpenCV」進行獲取。

參考

//blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82347501

//woshicver.com/