3.OpenCV的影像基礎操作

前言

??OpenCV的imread()、imwrite()、imshow()函式分別用于讀寫和顯示影像，VideoCapture類和VideoWriter類提供了視頻處理能力，支持各種格式的視頻檔案，

??計算機在處理影像資訊時，將灰度處理為256級(0~255)，0表示黑色，255表示白色，用一個位元組來存盤一個像素值，OpenCV使用單通道的二維陣列來表示灰度影像，對于彩色通道，顏色的表示方法有所不同，可以根據公式相互轉化，例如R、G、B通道，用3個通道的像素組合表示彩色影像，在OpenCV中可以對影像的彩色通道進行拆分和合并(需要注意的是OpenCV默認的影像格式為BGR)，

一、讀、寫、顯示影像

??使用OpenCV-Python處理影像時，實作不同的功能，程式有基本的模板，匯入必要的包后，按照固定的模板稍作修改就可以實作想要的功能，
首先，匯入必要的包，

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

(1) 使用imread()讀取影像時，可根據需要修改影像讀取格式標志，

image1 = cv2.imread('parrot.png',cv2.IMREAD_COLOR) # 加載彩色影像，任何影像的透明度都會被忽視，它是默認標志
image2 = cv2.imread('parrot.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 以灰度模式加載影像
image3 = cv2.imread('parrot.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 加載影像，包括alpha通道

# 注意，除了這三個標志，也可以分別傳遞整數1、0或-1，

(2) 使用imread()讀取RGB影像，利用 matplotlib.pyplot顯示影像，

image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 轉換顏色通道

plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

(3) 使用imread()讀取灰度影像，利用imshow()顯示影像，

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imshow('IMREAD_GRAYSCALE', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

(4) 使用imread()讀取灰度影像，利用imshow()顯示影像，并進行imwrite()保存影像，

image = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8)

cv2.namedWindow('IMAGE', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.imshow('IMAGE', image)

k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):
    cv2.imwrite('IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8.jpg',image)
    cv2.destroyAllWindows()

二、讀、寫、播放視頻

??視頻處理的基本操作步驟如下：
(1) 將視頻檔案或攝像頭作為資料來源來創建VideoCapture物件，
(2) 呼叫VideoCapture物件的read()方法獲取視頻中的幀，每一幀都是一幅影像，
(3)呼叫VideoWriter物件的writer()方法將幀寫入視頻檔案，或者呼叫cv2.imshow()函式在視窗中顯示幀(即播放視頻)，

# 從視頻檔案(攝像頭)獲取影像資料
capture = cv2.VideoCapture('vtest.avi')     # 視頻檔案，路徑為0時讀取攝像頭

# 獲取——幀（一張照片）的寬度、高度、FPS
frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

print("frame width(寬): {}".format(frame_width))
print("frame height(高): {}".format(frame_height))
print("frames per second(幀FPS): {}".format(fps))

if capture.isOpened() is False:   # 判斷攝像頭是否打開 capture.isOpened() --> 回傳True or False
    print('CAMERA ERROR !')
    
while capture.isOpened():
    
    ret, frame = capture.read()    # 通過攝像頭，一幀一幀的捕獲，回傳一個布林值（True/False）,捕獲每一幀（每一張照片）
    
    if ret is True:               # ret讀取成功為True、讀取失敗為False  --> 本地視頻檔案讀取完成后關閉(brake)視頻
        
        cv2.imshow('FRAME', frame) # 顯示捕獲的幀
        
        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     # 將捕獲的幀轉化為灰度的幀
        
        cv2.imshow('GRAY FRAME', gray_frame)  # 顯示灰度的幀
        
        k = cv2.waitKey(100)
        if k == ord('q'):
            break
    else:
        break
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 讀取彩色視頻檔案，保存為灰度視頻檔案
capture = cv2.VideoCapture('vtest.avi')

frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

if capture.isOpened() is False:
    print("Camera Error")
    
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID")
output_gray = cv2.VideoWriter('vtest_out.mp4', fourcc, int(fps), (int(frame_width),int(frame_height)), False)

while capture.isOpened():
    ret, frame = capture.read()
    
    if ret is True:
        
        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        output_gray.write(gray_frame)
        
        cv2.imshow('Gray',gray_frame)
        k = cv2.waitKey(25)
        if k == ord('s'):
            break
    else:
        break

capture.release()
output_gray.release()
cv2.destroyAllWindows()

三、操作灰度影像

img = np.zeros((1024,1024),dtype='uint8')
n=0

while True:
    cv2.imshow('gray',img)
    n += 20
    img[: ,:] = n    # 將影像全部像素修改為 n ,n 的值在程式運行程序中不斷增大
    print(img[1,1])
    k=cv2.waitKey(500)
    if k == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break   

四、操作彩色影像

img = np.zeros((240,240,3), dtype='uint8')

r0 = 0
r1 = 1
r2 = 2

while True:
    img[:80,:,r0] = 255
    img[80:160,:,r1] = 255
    img[160:,:,r2] = 255
    
    cv2.imshow('color', img)
    
    key = cv2.waitKey(1000)
    img[:,:,:] = 0
    t=r0
    r0=r1
    r1=r2
    r2=t
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break

五、影像通道操作

(1) 通過陣列索引拆分通道

img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2)
cv2.imshow('lean', img)
b = img[: , : , 0]
g = img[: , : , 1]
r = img[: , : , 2]

cv2.imshow('B',b)
cv2.imshow('G',g)
cv2.imshow('R',r)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

(2) 使用cv2.split()函式拆分通道

img2 = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('lean',img2)

b, g, r = cv2.split(img2)

cv2.imshow('B',b)
cv2.imshow('G',g)
cv2.imshow('R',r)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

(3) 合并影像通道

rgb = cv2.merge([r, g, b]) # 彩色RGB
bgr = cv2.merge([b, g, r]) # OpenCV彩色BGR
gbr = cv2.merge([g, b, r])

cv2.imshow('RGB',rgb)
cv2.imshow('BGR',bgr)
cv2.imshow('GBR',gbr)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

總結

??以上內容介紹了OpenCV-Python影像的基礎操作，有關Python、資料科學、人工智能等文章后續會不定期發布，請大家多多關注，一鍵三連喲(●’?’●)，