610-1189942-BGR色彩模式下图像的切割与拼合.sy.md

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opencv

回忆

• 上次我们研究了彩色图片的数据结构
  • 三维矩阵
    • 高度
    • 宽度
    • BGR三色元组
• 可以自己定制某种特殊的图像
• 也可以复制现有图像的某个矩阵范围
• 可以对矩阵进行裁切操作吗？

图像的裁剪

import cv2                       
import numpy as np               
image = cv2.imread("/home/shiyanlou/monkey.png")
height,width,_ = image.shape     
new_image = np.zeros((100,60,3),np.uint8)
new_image[:,:] = image[238:338,60:120]
new_image[62:,44:] = (133,211,246)
cv2.imshow("before",new_image)   
key = cv2.waitKey()              
if key & 0xFF == ord("q"):       
    cv2.destroyAllWindows()

• 裁剪结果

• 切割这个孙悟空有什么说法吗？

ROI

• 图像ROI
  • Region Of Interest
  • 感兴趣的区域
  • 能够非常轻松的通过numpy的切片操作实现

• 可以切分九宫格吗？

九宫格

• 图像切割通用代码

import cv2                            
import numpy as np                    
image = cv2.imread("/home/shiyanlou/monkey.png")
height,width,_ = image.shape          
cv2.imshow("before",image)            
x_num = 3                             
y_num = 3                             
small_height = int(height/y_num)      
small_width = int(width/x_num)        
for j in range(y_num):                
    for i in range(x_num):            
        new_image = np.zeros((small_height,small_width,3),np.uint8)
        new_image[:] = image[j*small_height:(j+1)*small_height, i*small_width:(i+1)*small_width]
        num = j * x_num + i           
        new_image_name = "i_" + str(num) + ".jpg"
        cv2.imwrite(new_image_name, new_image)
key = cv2.waitKey()                   
if key & 0xFF == ord("q"):            
    cv2.destroyAllWindows()

• 切割结果

彩色图像

import cv2
import numpy as np
width = 400
height = 300
img = np.zeros ((height, width, 3), np.uint8)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
blue = img.copy()
blue[:,:,0] = 255 #所有像素0号通道，都是255
green = img.copy()
green[:,:,1] = 255 #所有像素1号通道，都是255
red = img.copy()
red[:,:,2] = 255 #所有像素0号通道，都是255
cv2.imshow("blue",blue)
cv2.imshow("green",green)
cv2.imshow("red",red)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 最开始的是黑色
• 后来在黑色基础上出现了蓝绿红色

• 可以把这些图像拼合起来吗？

水平拼接图像

import cv2
import numpy as np
width = 400
height = 300
img = np.zeros ((height, width, 3), np.uint8)
blue = img.copy()
blue[:,:,0] = 255 #所有像素0号通道，都是255
green = img.copy()
green[:,:,1] = 255 #所有像素1号通道，都是255
hs = np.hstack((blue,green))
cv2.imshow("hstack",hs)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• hstack

• 可以垂直拼合吗？

垂直拼接图像

import cv2
import numpy as np
width = 400
height = 300
img = np.zeros ((height, width, 3), np.uint8)
blue = img.copy()
blue[:,:,0] = 255 #所有像素0号通道，都是255
green = img.copy()
green[:,:,1] = 255 #所有像素1号通道，都是255
vs = np.vstack((blue,green))
cv2.imshow("vstack",vs)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• vstack

• 可以先平行拼合
• 再垂直拼合吗？

纵横综合拼合

import cv2
import numpy as np
width = 400
height = 300
black = np.zeros ((height, width, 3), np.uint8)
blue = black.copy()
blue[:,:,0] = 255 #所有像素0号通道，都是255
green = black.copy()
green[:,:,1] = 255 #所有像素1号通道，都是255
red = black.copy()
red[:,:,2] = 255 #所有像素0号通道，都是255
vs1 = np.hstack((blue,green))
vs2 = np.hstack((red,black))
hs = np.vstack((vs1,vs2))
cv2.imshow("hs",hs)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 拼合结果

总结🤔

• 首先
  • 我们研究了图像的裁剪
  • 对于矩阵的裁剪就是对图像的裁剪
• 然后
  • 我们切分了九宫格
• 最后
  • 构成了纯色图像
  • 并且对于纯色图像进行了
    • 水平拼合
    • 垂直拼合
    • 纵横拼合
• 除了对于像素点位置的裁剪和拼合之外
  • 可以对图像通道进行拆分和拼合吗？🤔
• 我们下次再说 👋