notas de estudio opencv dos - operación básica de la imagen

1. Área POI: área de interés

2. Acolchado de bordes

3. Operaciones numéricas

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
from PIL import Image

image1 = mpimg.imread('1.jpg')
image2 = mpimg.imread('2.jpg')

plt.imshow(image1)

plt.imshow(image2)

adición de imagen

image3 = image1+image2
plt.imshow(image3)

recorte de imagen

plt.imshow(image1[100:-100, 100:-100, :]);

escalado de imagen

fx y fy representan el factor de zoom

image4 = cv2.resize(image1, (0, 0), fx=3, fy=1)
plt.imshow(image4);

4. Umbral de imagen

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

• src: imagen de entrada, solo imagen de un solo canal
• dst: mapa de salida
• trillar: umbral
• maxval: el valor cuando el valor del píxel supera el umbral o es inferior al umbral
• type: el tipo de binarización
  • cv2.THRESH_BINARY toma maxval si excede el umbral, de lo contrario toma 0
  • cv2.THRESH_BINARY_INV Inversión de THRESH_BINARY
  • cv2.THRESH_TRUNC es mayor que el umbral de configuración del umbral, el resto permanece sin cambios
  • cv2.THRESH_TOZERO es mayor que el umbral sin cambios, y el resto se establece en 0
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV Inversión de THRESH_TOZERO

image1_gray = image1[:,:,0]
res, thresh1 = cv2.threshold(image1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
res, thresh2 = cv2.threshold(image1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
res, thresh3 = cv2.threshold(image1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
res, thresh4 = cv2.threshold(image1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
res, thresh5 = cv2.threshold(image1_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
images = [image1_gray, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
for i in range(6):
    plt.subplot(2,3,i+1)
    plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
plt.show()