Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的示例分析-创新互联
这篇文章主要介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
成都创新互联公司是一家专业提供微山企业网站建设,专注与网站设计、网站建设、H5场景定制、小程序制作等业务。10年已为微山众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网站建设公司优惠进行中。背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域,即感兴趣区域,就很好用啊,总之最后是实现了自己想要的功能。现在看个程序确实是有点挫,也有好多多余的没必要的代码,但毕竟算一次码代码的历程,就原模原样贴在这里吧。
代码功能:在python下用opencv
打开图片并显示并重新写入新的文件
提取图片特定区域的像素值(根据自己需求,下面在代码中注解)
对提取出来的像素值做处理用matplotlib显示成条形图
源码贴在下面:
# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'lwp' import cv2.cv as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 文件路径 path = '/media/lwp/A/4.bmp' # 载入一张图片,参数cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE为打开为灰度图 lwpImg = cv.LoadImage(path, cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) # 创建图像空间,参数为size, depth, channels,这里设置的是图片等高宽30个像素的一个区域,8位,灰度图 box_lwpImg = cv.CreateImage((30, 576), 8, 1) # 创建窗口 cv.NamedWindow('test1', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) cv.NamedWindow("box_test1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) # 设置ROI区域,即感兴趣区域,参数为x, y, width, heigh cv.SetImageROI(lwpImg, (390, 0, 30, 576)) # 提取ROI,从lwpImg图片的感兴趣区域到box_lwpImg cv.Copy(lwpImg, box_lwpImg) # 对box区域进行循环提取像素值存到列表pixel_list中 pixel_list = [] for i in range(576): # 576为box的高 for j in range(30): # 30为box的宽 x = box_lwpImg[i, j] pixel_list.append(x) # 提取的像素值转为int整型赋给一维数组pixel_list_np_1 pixel_list_np_1 = np.array(pixel_list, dtype=int) # 转为576*30的二位数组,即按图片box排列 pixel_list_np_2 = np.array(pixel_list_np_1).reshape(576, 30) # 行求和,得到576个值,即每行的像素信息 pixel_sum = np.sum(pixel_list_np_2, axis=1) # 取消设置 cv.ResetImageROI(lwpImg) # 画目标区域 lwpImg = cv.Rectangle(lwpImg, (390, 0), (425, 576), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv.ShowImage('test1', lwpImg) # 查看列表list长度,以确定像素值提取准确 list_length = len(pixel_list) print list_length # 查看数组维度,shape验证 print pixel_list_np_1.ndim print pixel_list_np_1.shape print pixel_list_np_1 print pixel_list_np_2.ndim print pixel_list_np_2.shape print pixel_list_np_2 print pixel_sum # 画条形图 plt.figure(1) width = 1 for i in range(len(pixel_sum)): plt.figure(1) plt.bar(i, pixel_sum[i], width) plt.xlabel("X") plt.ylabel("pixel_sum") plt.show() # 按ESC退出,按s保存图片 k = cv.WaitKey(0) if k == 27: # wait for ESC key to exit cv.DestroyAllWindows() elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit cv.WriteFrame('copy_test.png', lwpImg) cv.DestroyAllWindows()
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的示例分析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司,关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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文章题目:Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的示例分析-创新互联
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