Python+opencv修圖的正確方式

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前言 圖像是 Web 應用中除文字外最普遍的媒體格式。 流行的 Web 靜態圖片有 JPEG、PNG、ICO、BMP 等。動態圖片主要是 GIF 格式。 為了節省圖片傳輸流量,大型互聯網公司還會定製特殊格式的圖片,WEBP 格式就是一個代表。 Python 除了數據分析,做圖片處理也是非常好用的。 ...


前言

圖像是 Web 應用中除文字外最普遍的媒體格式。

流行的 Web 靜態圖片有 JPEG、PNG、ICO、BMP 等。動態圖片主要是 GIF 格式。

在這裡插入圖片描述

為了節省圖片傳輸流量,大型互聯網公司還會定製特殊格式的圖片,WEBP 格式就是一個代表。

Python 除了數據分析,做圖片處理也是非常好用的。

用 Python 做圖片處理,最著名的庫就是 PIL(Python Imaging Library)了,支持最新的 Python3,而且有許多新的特性,Pillow

也成為了 Python 圖片處理必不可少的工具之一了。

不過我們今天要使用的作圖庫是OpenCV Python ,下一期我們再來研究PIL

這篇文章主要介紹了Python+OpenCV實現圖像二值化,幫助大家更好的利用python處理圖片,感興趣的朋友可以瞭解下。

圖片處理庫準備

OpenCV Python 來處理圖片,安裝過程如下:

pip install opencv-python

 

在這裡插入圖片描述

圖片載入

我們先來打開一張圖片測試,如下可以成功載入圖片表示已經

成功安裝OpenCV-Python

在這裡插入圖片描述

圖片縮放

在保持圖片細節不變的前提下,把圖片放大或者縮小。

其中img 是圖片對象,img.shape 表示圖片的形狀大小,分別是高、寬、通道數。

Python學習交流Q群:906715085###
# 獲取圖片尺寸

img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print(h, w, ch)
  
'''
1240 960 3
'''

 

我們的思路如下:

程式讀入圖片文件,用 cv2.resize 方法,把圖片等比例縮放為一半的大小。

Python學習交流Q群:906715085###
# 獲取圖片尺寸
img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print('原圖尺寸:', h, w, ch)

new_h = int(h / 2)
new_w = int(w / 2)
res = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imwrite('./half_pic1.jpg', res)

# 獲取圖片尺寸
img = cv2.imread("./half_pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print('縮半原圖尺寸:', h, w, ch)
    
'''
原圖尺寸:1240 960 3
縮半原圖尺寸:620 480 3
'''

 

實際效果如下:

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

圖片裁剪

把圖片的局部形狀截取出來,這裡我們截取小姐姐圖像,按照自己需求去掉前後左右多餘邊框。

Python學習交流Q群:906715085###
img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print(h, w, ch)
# (x0,y0) (x1,y1) 矩陣
x0, y0 = 200, 80
x1, y1 = 880, 960
# img 是一個按行掃描的矩陣
res = img[y0:y1, x0:x1]
print('截取後 H,W=', res.shape[:2])
cv2.imwrite('./pic.jpg', res)

'''
1240 960 3
截取後 H,W= (880, 680)
'''

 

實際效果如下:
在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

圖像組合

把兩個或者多個圖像進行堆疊、拼接。

準備一個原圖 pic1.jpg,再準備一個水印圖 img.png,目標是把水印貼在人像圖的最右下方。

# 讀取原始圖片
image = cv2.imread('./pic1.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]
print("SOURCE", image.shape)

# 讀取水印
imgsy = cv2.imread('./img.png')
(h_sy, w_sy) = imgsy.shape[:2]
print("SHUIYIN", imgsy.shape)

# 定義原圖片選區
roi = image[h - h_sy:h, w - w_sy:w]

# 原圖片選區和水印區融合,讓水印透明
for y in range(h_sy):
    for x in range(w_sy):

        p = imgsy[y, x]
        if (p[0], p[1], p[2]) == (0, 0, 0):
            imgsy[y, x] = roi[y, x]

cv2.imwrite('./shuiyin+roi.png', imgsy)

# 選區範圍設定為融合後的水印
image[h - h_sy: h, w - w_sy: w] = imgsy

cv2.imwrite('./pic_sy.jpg', image)

 

在這裡插入圖片描述

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