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一、图像属性介绍
图像形状的获取
即图像的行列树目：shape
import cv2
img1=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",0)
img2=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
print("img1的行列：",img1.shape)
print("img2的行列：",img2.shape)IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
img1的行列： (750, 500)
img2的行列： (750, 500, 3)
对于灰度图像img1，他的shape只有行列
而对于彩色图像出了行列外，还有一个通道数，正常情况下是3
像素数
像素：size
import cv2
img1=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",0)
img2=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
print("img1的像素：",img1.size)
print("img2的像素：",img2.size)runfile('/Users/admin/.spyder-py3/temp.py', wdir='/Users/admin/.spyder-py3')
img1的像素： 375000
img2的像素： 1125000
我们可以看到，像素数就是shape之积
375000=750*500
1125000=750*500*3
图像数据类型
import cv2
img1=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",0)
img2=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
print("img1的数据类型：",img1.dtype)
print("img2的数据类型：",img2.dtype)runfile('/Users/admin/.spyder-py3/temp.py', wdir='/Users/admin/.spyder-py3')
img1的数据类型： uint8
img2的数据类型： uint8
二、图像ROI
region of interest:感兴趣区域
import cv2
img=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
eyes=img[180:250,50:150]
cv2.imshow("eyes",eyes)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()比如我们发现，测试照片的眼睛非常好看，想把它单独取出来，
就找到眼睛在区域，[180:250,50:150]
图像的复制
可以把取出来的一个图像，复制到你想要的位置
import cv2
img=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
eyes=img[180:250,50:150]
img[180:250,350:450]=eyes
cv2.imshow("eyes",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
需要注意的是复制的区域一定要与复制图像的区域大小要一致
三、拆分通道
split函数
我之前说过彩色图像是由BGR三个通道组成的，也就是三个0-255的数组
如果把彩色图片拆分后，那么得到的应该是三张灰色图像
import cv2
img=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
b,g,r=cv2.split(img)
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("b",b)
cv2.imshow("g",g)
cv2.imshow("r",r)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
四、图像合并
merge
其实就跟split刚好相反
import cv2
img=cv2.imread("/Users/admin/Desktop/模型数据/testz.png",1)
b,g,r=cv2.split(img)
BGR=cv2.merge([b,g,r])
RGB=cv2.merge([r,g,b])
cv2.imshow("BGR",BGR)
cv2.imshow("RGB",RGB)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这里我们特别把RGB和BGR的顺序分别看了下，可以自行对比下结果