python opencv，讀取彩色影象，提取三通道，影象二值化，提取影象的邊緣
python opencv，讀取彩色影象，提取三通道，影象二值化，提取影象的邊緣
python opencv
1，讀取影象
2，影象變矩陣
3，影象轉灰度影象
4，彩色影象是3D陣列
5，灰度影象是2D陣列
6，彩色影象是3個2D陣列
7，彩色影象有3個通道，提取3個通道
#Copyright
‘’‘
熟悉opencv庫
’‘’
import
cv2
import
numpy
as
np
img
=
cv2
。
imread
（
‘D：/python_examples/mei_hua1。jpeg’
）
‘’‘顯示彩色影象 ’‘’
#cv2。imshow（“img”，img）
#cv2。waitKey（0）
gray
=
cv2
。
cvtColor
（
img
，
cv2
。
COLOR_BGR2GRAY
）
‘’‘ 顯示灰度影象’‘’
#cv2。imshow（“gray”，gray）
#cv2。waitKey（0）
‘’‘得到了影象的大小 ’‘’
rows
，
cols
，
_
=
img
。
shape
（
rows
，
cols
）
‘’‘初始化一個大小一樣的影象，元素初始化為0 ’‘’
created
=
np
。
zeros
（（
rows
，
cols
））
‘’‘ for in 語句，遍歷陣列，但不能修改陣列’‘’
for
i
in
img
：
for
j
in
i
：
#print（j）
pass
‘’‘給陣列賦值 ’‘’
for
i
in
range
（
0
，
rows
）：
for
j
in
range
（
0
，
cols
）：
created
［
i
，
j
］
=
img
［
i
，
j
，
2
］
#第三個引數，可以是0，1，2分別表示3個通道
（
created
。
shape
）
#建立的影象大小
‘’‘必須加這一條語句，否則無法正確顯示影象 ’‘’
created
=
created
。
astype
（
np
。
uint8
）
#轉換型別，才能正確的顯示影象
cv2
。
imshow
（
‘created’
，
created
）
cv2
。
imwrite
（
‘D：/python_examples/created。jpg’
，
created
）
cv2
。
waitKey
（
0
）
通道0
通道1
通道2
總結：
1個彩色影象，可以分解為3個灰度影象
3個灰度影象合起來是一個彩色影象
通道2影象，觀察到花很白。如果
影象很白，說明對應的畫素值大。
所以，做一個二值處理。
當畫素值大於180，顯示255
當畫素值小於等於180，顯示為0
created［created>180］=255
created［created<=180］=0
、
這個影象就是2值影象。
什麼是2值影象，就是裡面只有黑和白。
通道3變成了2值影象以後，有什麼變化。
在通道3，
看到有花，有枝條，有朦朧的一個背景。
在二值影象，
就看到了花。
花尾巴部分，變成了白色，原來是灰色。
枝條沒有了。
朦朧的背景也沒有了
所以，二值影象，消除了枝條。
消除了朦朧的背景。
只顯示了我們關心的花。
仔細觀察影象變化，很重要！
對於二值影象，顯示邊緣。
什麼是邊緣。
舉例：
000011100
左邊連續的0，都是黑
所以0-0=0
右邊-左邊
01
左邊是0，右邊是1
這裡就是邊緣了
右邊-左邊=1
111連續的1，都是白色
10
這裡是邊緣，因為從1變0
00
都是黑
按照這個道理。
修改二值影象，提取邊緣
for i in range（0，rows）：
for j in range（0，cols-1）：
#created［i，j］=created［i，j+1］-created［i，j］# 0-0 255-255 255-0 0-255
if（created［i，j+1］<=created［i，j］）：
created［i，j］=0
else：
created［i，j］=255
現在影象裡面，只有一些白色的線條。
白色的面積小了很多了。
而且這些白色線條，組成了花的輪廓。
for
i
in
range
（
0
，
rows
）：
for
j
in
range
（
0
，
cols
-
1
）：
#created［i，j］=created［i，j+1］-created［i，j］# 0-0 255-255 255-0 0-255
if
（
created
［
i
，
j
+
1
］
>=
created
［
i
，
j
］）：
created
［
i
，
j
］
=
0
else
：
created
［
i
，
j
］
=
255
讀者可以更換其他影象試試，看看效果
總結：
對影象處理的步驟
1，彩色影象
2，提取3個通道
3，把第三通道的影象做二值化，閾值自己可以調整的
4，把二值化影象，提取了邊緣
