一、學習目標

1. 了解圖片的通道與數組結構
2. 了解使用numpy創建一個圖片
3. 了解使用numpy對圖片的一般操作方法

目錄

[python opencv 計算機視覺零基礎到實戰] 一、opencv的helloworld

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如有錯誤歡迎指出~

二、了解numpy對圖像的編輯

2.1 了解zeros方法的使用方法并且輸入了解uint8類型

在前兩節中，我們對圖像的屬性進行了查看，得到了寬、高以及通道，但是我們對整體的圖片數據結構還是存在一定的不理解；這一節將加深對圖片數據結構上的理解，方便我們接下來的學習。

首先我們需要使用numpy創建一張圖片，從最基本的操作逐步對圖像數據結構進行了解。我們先在代碼頭部引入所需庫：

import cv2
import numpy as np

引入之后，我們可以使用numpy創建一個指定大小以及通道數的圖片數據；可以使用numpy的zeros方法。zeros方法可以把數組轉換為我們所需要的矩陣，并且這個數組將會以0這個元素進行填充。zeros接收3個參數，第一個參數為shape形狀，這個形狀指你這個數組需要的維度；第二個接收的參數為dtype，表示該數組的數據類型，默認為numpy.float64；第三個接收的參數為order，這個參數是可選參數，有2個默認選項，分別是C與F，表示是行優先還是列優先，由于我們現在用不到所以暫時不做過多講解。

搞明白了zeros方法的參數后，我們可以簡單的創建一個一位數組：

data=np.zeros(3)
print(data)

以上代碼是創建了有3個元素的一維數組，用0進行填充，并且將值進行輸出，結果如下：

那如何創建一個二維數組呢？很簡單，但很多人會寫錯，以下是個錯誤示例：

data=np.zeros(3,2)

以上使用逗號進行間隔后，2作為了第二個參數dtype，但是dtype中并沒有該類型，所以導致了錯誤，將會提示：

這是進行傳參應該使用方括號或者圓括號將參數進行說明，代碼如下：

data=np.zeros([3,2])

或

data=np.zeros((3,2))

運行結果如下：

我們已知第二個參數dtype，接下來我們嘗試一下使用uint8類型對創建進行指定：

data=np.zeros((3,2),np.uint8)
print(data)

得到結果為：

由于在第一節中，我們已了解uint8的數據范圍就是0-255，我們將創建的3行2列的數組第0列第0個做加法運算，增加258，查看是否將會數據溢出：

data=np.zeros((3,2),np.uint8)
data[0][1]=data[0][1]+258
print(data[0][1])

運行結果如下：

結果正確，數據并沒有超過258，通過這個示例我們更加的了解了uint8該類型的取值范圍。

2.2 了解使用numpy創建與圖片數據結構一致的數據類型

我們已知一張圖片的數據類型為uint8，并且是3通道的，那么我們這時將可以通過zeros創建一張與圖片數據結構類似的圖片。現在我們創建一張長寬都為3，通道為3的數組矩陣：

data=np.zeros((3,3,3),np.uint8)
print(data)

這個查看數據：

以上結構很方便我們了解整個結構，接下來修改數據創建一個200*200，有3個通道的矩陣：

data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)

創建完畢后我們可以使用顯示我們創建的一張“圖片”，并且需要添加等待，不然整個程序將會一閃而過：

data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)
cv2.imshow("dataImg",data)

運行結果如下：

這個時候將會得到一張純黑色的圖片。我們現在可以通過搜索引擎查看對應純黑色的RGB值是多少，我通過搜索引擎查看，得到了0 0 0 為黑色；恰好，我們的數據都是以0作為填充的，所以結果為正確。查詢結果如下：

從以上圖片得知，顏色為白色則是255 255 255的RGB值，那么這時我們可以對該矩陣進行值的改變，即可得到一張白色圖片。那我們是否可以這樣編寫呢？

data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)*255

以上的編寫方式是不對的，該方式是0成0，永遠等于0，不過以上方式可以使每個元素都乘上255。這個時候我們可以把數組的創建方法改為ones，ones與zeros類似，我們可以從方法名上可以得知，zeros是創建數組時填充0，那ones必定是填充1了。我們寫一個簡單代碼進行嘗試：

data=np.ones((3,3,3),np.uint8)
print(data)

運行結果如下：

修改之前的代碼將zeros方法改為ones方法，完整代碼如下：

import cv2
import numpy as npdata=np.ones((200,200,3),np.uint8)*255
cv2.imshow("dataImg",data)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows()

這時將會得到一張白色的圖片：

2.3 使用OpenCV對圖片進行生成

其實我們在創建這些數據時，就已經是創建了一張圖片。我們的所有文件資源在計算機中都是以數字存儲，而我們所見的這些圖片只不過是以人類較為習慣的方式去進行呈現；即使我們操作Photoshop對圖片進行更改，那也是以一種人類較為習慣的方式去對一張圖片進行修改，但本質上是對數據的編輯。

那既然我們是創建了一張圖片，那我們就去保存這一張圖片。使用OpenCV的imwrite方法可以對圖片數據進行保存。imwrite接收兩個參數，第一個是path路徑，表示圖片存儲的位置，但是需要注意的是一定不能夠使用中文路徑，否則有可能會出現錯誤；第二個參數為一個數組類型的參數，也就是我們的圖像數據。那么我們就可以將自己生成的圖像數據傳入第二個參數。代碼如下：

import cv2
import numpy as npdata=np.ones((200,200,3),np.uint8)*255
cv2.imwrite(r"C:\Users\mx\Desktop\dataImg.png",data)
cv2.imshow("dataImg",data)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows()

我所存儲的位置是桌面，運行程序后將會在桌面生成一個dataImg名稱的白色圖片。

我們以上代碼使用ones創建后，乘上255，這行代碼可以更改為：

data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)
data.fill(255)

使用fill方法可以將一個數組內填充一個值。

2.4 了解通道到底指的是什么

有一些同學不了解圖像或者numpy，可能會對一些名稱有一定的不理解。什么是通道對于這一部分同學來說可能聽得還是有點糊涂的；很簡單，我們直接使用代碼來看通道是啥。

我們已經了解了numpy創建3個通道的圖片數據如下：

data=np.zeros((200,200,3),np.uint8)

那此時，我們將該代碼編程簡單直觀的方式，以便我們觀察，分別更改創建的數組為3,3與3,3,3以及3,3,4 ：

data=np.zeros((3,3),np.uint8)

data=np.zeros((3,3,3),np.uint8)

這時候查看數據：

其實從3,3到3,3,3明顯的注意到是厚度增加了；我們之前說過，圖像是由3張單通道圖像組成，每一張表示一種色彩，其實就可以理解為我們所看見的圖像是由3張通道圖像疊加而成，這時就理解了該通道的含義。

注：文章首發于ebaina

三、總結

1. 了解圖片的通道與數組結構
2. 了解使用numpy使用zeros，ones創建圖像結構的數據
3. 了解使用numpy使用fill對數據進行填充
4. 了解了使用OpenCV 的imwrite方法保存數據