word打开图片排版错乱怎么办?(word图片排版不乱)
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2022-05-28
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
该系列在github所有源代码:
https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
本篇文章作为第一篇,将讲解图像处理基础知识和OpenCV入门函数,知识点如下:
1.图像基础知识
2.OpenCV读写图像
3.OpenCV像素处理
PS: 文章也学习了网易云高登教育的知识,推荐大家学习。
一.图像基础知识
图像都是由像素(pixel)构成的,即图像中的小方格,这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位,每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。
图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。
1.二值图像
二值图像中任何一个点非黑即白,要么为白色(像素为255),要么为黑色(像素为0)。将灰度图像转换为二值图像的过程,常通过依次遍历判断实现,如果像素>=127则设置为255,否则设置为0。
2.灰度图像
灰度图像除了黑和白,还有灰色,它把灰度划分为256个不同的颜色,图像看着也更为清晰。将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作,通常包括下面几种方法:
(1) 浮点算法:Gray=R0.3+G0.59+B0.11
(2) 整数方法:Gray=(R30+G59+B11)/100
(3) 移位方法:Gray=(R28+G151+B77)>>8;
(4) 平均值法:Gray=(R+G+B)/3;(此程序采用算法)
(5) 仅取绿色:Gray=G;
(6) 加权平均值算法:根据光的亮度特性,公式: R=G=B=R0.299+G*0.587+B0.144
通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。改变象素矩阵的RGB值,来达到彩色图转变为灰度图。
3.彩色图像
彩色图像是RGB图像,RGB表示红、绿、蓝三原色,计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的,即三色通道。
二.OpenCV读写图像
本文主要使用Python2.7和OpenCV进行讲解,首先调用"pip install opencv-python"安装OpenCV库,如下图所示:
1.读入图像
OpenCV读图像主要调用下面函数实现:
img = cv2.imread(文件名,[,参数])
参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)
参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)
参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)
参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)
2.显示图像
显示图像调用函数如下:
cv2.imshow(窗口名, 图像名)
3.窗口等待
调用函数如下:
cv2.waitKey(delay)
键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入;参数>0表示等待delay毫秒;参数<0表示等待键盘单击。
4.删除所有窗口
调用函数如下:
cv2.destroyAllWindows() 删除所有窗口
cv2.destroyWindows() 删除指定的窗口
5.写入图片
调用函数如下:
retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)
下面代码是读入图片并显示保存。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg") #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下图所示,并且在文件夹下保存了一张名为“testyxz.jpg”的图像。
如果代码中没有watiKey(0)函数,则运行结果如下图所示:
同时
可以对代码进行升级,如下所示:
#无限期等待输入 k=cv2.waitKey(0) #如果输入ESC退出 if k==27: cv2.destroyAllWindows()
三.OpenCV像素处理
1.读取像素
灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B、G、R三个分量。注意OpenCV读取图像是BGR存储显示,需要转换为RGB再进行图像处理。
灰度图像:返回值 = 图像(位置参数)
eg: test=img[88,42]
彩色图像:返回值 = 图像[位置元素, 0 | 1 | 2 ] 获取BGR三个通道像素
eg: blue=img[88,142,0] green=img[88,142,1] red=img[88,142,2]
2.修改图像
修改图像如果是灰度图像则直接赋值新像素即可,彩色图像依次给三个值赋值即可。
灰度图像:
img[88,142] = 255
彩色图像:
img[88,142, 0] = 255
img[88,142, 1] = 255
img[88,142, 2] = 255
彩色图像:方法二
img[88,142] = [255, 255, 255]
下面代码是获取像素及修改的操作。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) test = img[88,142] print test img[88,142] = [255, 255, 255] print test #分别获取BGR通道像素 blue = img[88,142,0] print blue green = img[88,142,1] print green red = img[88,142,2] print red #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下所示:
[158 107 64]
[255 255 255]
255
255
255
下面代码是将行为100到200、列150到250的像素区域设置为白色。
# -*- coding:utf-8 -*- import cv2 #读取图片 img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #该区域设置为白色 img[100:200, 150:250] = [255,255,255] #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #写入图像 cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
运行结果如下图所示:
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。再次感谢您的关注,初来在华为云社区分享知识,初来乍到,还请多多指教。
原文地址:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802
遗憾,让我们懂得完美。
逝去,让我们不断前行。
她夜色中的身姿是那么的美。
(By:娜璋之家 Eastmount 2021-06-12 夜于武汉)
OpenCV Python 图像处理
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