获取并修改图像中的像素点
我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg')
px = img[100,100]
blue = img[100,100,0]
img[100,100] = [255,255,255]
获取图像的属性
图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。
形状：img.shape
图像大小：img.size
数据类型：img.dtype
图像通道的拆分与合并
有时需要在B，G，R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将BGR图像分割为单个通道。或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像。你可以通过以下方式完成。
b,g,r = cv.split(img)
img = cv.merge((b,g,r))
色彩空间的改变
OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR↔Gray和BGR↔HSV。
API：
cv.cvtColor(input_image，flag)
参数：
- input_image: 进行颜色空间转换的图像
- flag: 转换类型
- cv.COLOR_BGR2GRAY : BGR↔Gray
- cv.COLOR_BGR2HSV: BGR→HSV
整体运行代码如下：
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = np.zeros((256,256,3),np.uint8)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
<matplotlib.image.axesimage at 0x23852c00070>
</matplotlib.image.axesimage>
img[100,100]
array([0, 0, 0], dtype=uint8)
img[100,100,0]
0
img[100,100] = (0,0,255)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
<matplotlib.image.axesimage at 0x23852ce7af0>
</matplotlib.image.axesimage>
img[100,100]
array([ 0, 0, 255], dtype=uint8)
img.shape
(256, 256, 3)
img.dtype
dtype('uint8')
img.size
196608
xiao = cv.imread("./zp.jpg")
plt.imshow(xiao[:,:,::-1])//图像颜色翻转
<matplotlib.image.axesimage at 0x23852f4e9a0>
</matplotlib.image.axesimage>
b,g,r = cv.split(xiao)
plt.imshow(b,cmap=plt.cm.gray)
<matplotlib.image.axesimage at 0x23852fbae50>
</matplotlib.image.axesimage>
img2 = cv.merge((b,g,r))
plt.imshow(img2[:,:,::-1])
<matplotlib.image.axesimage at 0x23854076fd0>
</matplotlib.image.axesimage>
gray = cv.cvtColor(xiao,cv.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(gray,cmap=plt.cm.gray)
<matplotlib.image.axesimage at 0x238543bbf70>
</matplotlib.image.axesimage>
hsv = cv.cvtColor(xiao,cv.COLOR_BGR2HSV)
plt.imshow(hsv)
<matplotlib.image.axesimage at 0x238542285b0>
</matplotlib.image.axesimage>
总结：
- 图像IO操作的API： cv.imread(): 读取图像 cv.imshow()：显示图像 cv.imwrite(): 保存图像
- 在图像上绘制几何图像 cv.line(): 绘制直线 cv.circle(): 绘制圆形 cv.rectangle(): 绘制矩形 cv.putText(): 在图像上添加文字
- 直接使用行列索引获取图像中的像素并进行修改
- 图像的属性 形状：img.shape 图像大小：img.size 数据类型：img.dtype
- 拆分通道：cv.split() 通道合并：cv.merge()
- 色彩空间的改变 cv.cvtColor(input_image，flag)
Original: https://blog.csdn.net/qq_44863646/article/details/124082784
Author: 进入状态的贪玩的北笙
Title: Opencv-python的图像简单颜色处理
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