當Python也來進行修圖神器，發現是真的蠻好用的呢！ ！

今天小編來和大家分享一下Python在影像處理當中的具體應用，那既然是影像處理，那必然要提到opencv模組了，該模組支援與電腦視覺和機器學習相關的眾多演算法，而應用領域正在日益擴展，大致上有以下幾個領域。

• 物件辨識：透過視覺以及內部儲存來進行物件的判斷
• 影像分割
• 人臉辨識
• 汽車安全駕駛
• 人機互動
• 等等

當然這次小編並不打算將這麼高深的內容，今天就從最基本的opencv模組在圖像的基本操作上說起。

模組的安裝

模組的安裝我們透過都是透過pip指令來進行的。

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

圖片的各種操作

學過線性代數的肯定懟矩陣並不感到陌生。影像本質上來說就是矩陣，灰階影像是一個普通的矩陣，而彩色影像就是一個多維矩陣，我們對於影像的操作可以自然地轉換成是對矩陣的操作。

讀取映像

首先我們先來讀取映像，呼叫的是cv2.imread()方法，它的語法格式如下：

cv2.imread(filename, flag=1)

其中的flag參數是用來設定讀取影像的格式，預設的是1，表示為依照RGB三通道的格式來進行讀取，如果設定成0，則表示以灰階圖單通道的方式來進行讀取，

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('1.jpg', 0)

展示圖像

在讀取圖片之後，我們希望能夠展示出來，這裡用到的函數方法是cv2.imshow()，它的語法格式如下所示

cv2.imshow(name, img)

其參數解釋分別如下：

• name: 表示的是展示視窗的名稱
• img: 圖片的矩陣形式

我們試著將上面讀取的圖片展示出來，程式碼如下

cv2.imshow("grey_img", img)
## 如果使用了cv2.imshow()函数，下面一定要跟着一个摧毁窗口的函数
cv2.destroyAllWindows()

當我們運行了上述的程式碼之後，可以發現在一瞬間當中圖片彈了出來，但是還沒等我們看清楚圖片的樣子之後就直接關掉了，原因在於cv2.imshow()函數方法並沒有延時的作用，我們加入一個延時的函數，程式碼如下

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow("grey_img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

output

圖片儲存

最後我們將圖片儲存下來，這裡用到的函數是cv2.imwrite()，它的語法格式如下

cv2.imwrite(imgname, img)

其參數解釋分別如下：

• imgname: 要儲存的圖片的名字
• img: 圖片的矩陣形式

範例程式碼如下：

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow("grey_img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('1.png', img)
cv2.destroyAllWindows()

圖片的各種屬性

有時候我們想要知道圖片的像素大小，而圖片的本質是矩陣，例如一張1024像素*960像素的圖片，就表示在矩陣當中的行數就是960行，列數是1024列，在opencv模組當中呼叫的shape()函數方法，程式碼如下：

import cv2


img = cv2.imread('1.jpg')
print(img.shape[0]) # 行数
print(img.shape[1]) # 列数
print(img.shape[2]) # 通道数

output

308
340
3

可以看到該圖片的像素是340*380 ，通道數是3，而針對灰階影像而言，我們來看一下圖片的屬性，程式碼如下：

img = cv2.imread('1_grey.png', 0)
print(img.shape)

output

(308, 340)

可以看到對於灰階影像而言，我們就沒有看到通道數，只有行數和列數

圖像的基本操作

最後我們來對圖像進行一些基本操作，無非就是改變當中的一些像素值，我們匯入一張空白的圖片，透過修改當中的像素值來往裡面加入一個黑點，程式碼如下

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('2.jpg')
(x, y, z) = img.shape


for i in range(-10, 10):
for j in range(-10, 10):
# 當Python也來進行修圖神器，發現是真的蠻好用的呢！ ！的正中心的位置来改变像素值，
img[int(x/2) + i, int(y/2) + j] = (0, 0, 0)


cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

output

以上是當Python也來進行修圖神器，發現是真的蠻好用的呢！ ！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！