600-967295-灰度图像矩阵结构.sy.md

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opencv

回忆

• 上次研究了图像的shape
  • 高度
  • 宽度
  • 通道数
• 并且把图像从RGB色彩模式修改为灰度色彩模式
  • 结果仍然是三维列表
• 真正的灰度图也是三维列表吗？🤔

素材

• 准备素材图片

• 重启蓝桥后会发现gear.jpg

以灰度的方式读取图像

import cv2                                                     
image = cv2.imread("/home/shiyanlou/gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image",image)                                      
print(image)                                                   
print(image.shape)                                                 
key = cv2.waitKey()                                            
if key & 0xFF == ord("q"):                                     
    cv2.destoryAllWindows()

• 运行结果

• 降维成二维数组了吗？

数据类型与图像维度

import cv2
image = cv2.imread("/home/shiyanlou/gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image",image)
height, width = image.shape
print(image)
print("type(image)====", type(image))
print("image.ndim====", image.ndim)
print("image.dtype====", image.dtype)
print("height====",height)
print("width====",width)
print("image.size====", image.size)
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord("q"):
    cv2.destroyAllWindows()

• 运行结果

• image的类型是numpy数组
  • 二维数组
  • 数据类型为8-bit的无符号整数
• 注意shape中
  • 先得到的是高度值
  • 后得到的是宽度值
• 具体数值是什么含义呢？

查看具体像素信息

import cv2 
image = cv2.imread("gear.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image",image)
height, width = image.shape
print(image)
print("image[0,0]=======",image[0][0])
print("image[0,1]=======",image[0][1])
print("image[1,0]=======",image[1][0])
print("image[1,1]=======",image[1][1])                                      
key = cv2.waitKey()
if key & 0xFF == ord("q"):
    cv2.destroyAllWindows()

• 查看图像时
  • 可以用手触控板捏合或放大图像左上角
    • 第一维度是纵坐标y
    • 第二维度是横坐标x

• 可以做一个单像素的jpg文件吗？

单像素的图片

• 观察矩阵效果

import cv2 
import numpy as np
vector = np.zeros((1,1),np.uint8)
print("vector=======",vector)
print("vector[0]====",vector[0])
print("vector[0][0]====",vector[0][0])
cv2.imshow("vector",vector)
vector[0,0] = 255 
print("vector=======",vector)
print("vector[0]====",vector[0])
print("vector[0][0]====",vector[0][0])
cv2.imshow("vector2",vector)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 制作了
  • 一个纯黑像素
  • 一个纯白像素

• 可以让像素更复杂一些吗？

复杂像素

• 设置一个3*1的向量矩阵
  • 并观察

import cv2
import numpy as np
matrix = np.zeros((3,1),np.uint8)
print(matrix)
cv2.imshow("matrix",matrix)
for n in range(3):
    matrix[n,0] = int(256/3*n)
print("="*50)
print(matrix)
cv2.imshow("matrix_2",matrix)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 都是 3 * 1的矩阵
  • 一个是纯黑
  • 另一个是渐变色

• 可以做2*2矩阵吗？

2*2的矩阵

import cv2
import numpy as np
matrix = np.zeros((2,2),np.uint8)
print(matrix)
cv2.imshow("matrix",matrix)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        matrix[i,j] = int(256/4 * (i*2 + j ))
print("="*50)
print(matrix)
cv2.imshow("matrix_2",matrix)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 并观察

• 第一维度 是 行
  • 第二维度 是 列
• 做一个更大结构的画布

经典5*7

import cv2
import numpy as np

canvas = np.zeros((7,5),np.uint8)
print(canvas)
cv2.imshow("canvas",canvas)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 结果

写字

import cv2
import numpy as np

canvas = np.zeros((7,5),np.uint8)
cv2.putText(canvas,"0",(0,5),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,0.2,255,1)
print(canvas)
cv2.imshow("canvas",canvas)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

数值	颜色
255	纯白
0	纯黑

• 可以通过滚动条控制输出的字符吗？

输出字符7*5

import cv2
import numpy as np
def callback(value):
    num = cv2.getTrackbarPos('ascii', 'canvas')
    canvas = np.zeros((7,6),np.uint8)
    print(num,chr(num),sep=":")
    cv2.putText(canvas,chr(num),(0,5),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.2,255,1)
    print(canvas)
    cv2.imshow('canvas', canvas)

cv2.namedWindow('canvas', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.createTrackbar('ascii', 'canvas', 0, 127, callback)
canvas = np.zeros((7,6),np.uint8)
cv2.putText(canvas,"0",(0,5),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,0.2,255,1)
cv2.imshow("canvas",canvas)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 效果

总结

• 这次了解了一个纯灰度图的结构
  • 纯灰度图被理解为一个二维矩阵
    • 第一维 是 高度y
    • 第二维 是 宽度x
• 在图像中的每一个点
  • 对应的像素
  • 都可以映射到一个uint-8
  • 无符号整型1字节(8-bit)
• 一个图像 在opencv里 就对应一个矩阵
  • 这矩阵 就是 图像的基础
• 这矩阵 有什么门道呢？
  • 怎么玩呢？？🤔
• 我们下次再说 👋