一、图像的基础操作

1、获取并修改图像中的像素点

（1）后边比较重要的图像二值化就是基于修改图像的像素点实现的，我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。

（2）代码示例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.putText(img, "I am a pig", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,  [0, 0, 255] ,3, cv2.LINE_AA)# 获取某个像素点的值
px = img[100,100]
# 仅获取蓝色通道的强度值
blue = img[100,100,0]
# 修改某个位置的像素值
img[100,100] = [255,255,255]
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

?此代码这是针对图像中的一个像素点进行更改，可视化效果不明显，因此不展示执行效果。

2、获取图像的属性

图像属性包括行数，列数和通道数，图像数据类型，像素数等。

代码示例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('123.png')
cv2.putText(img, "I am a pig", (100, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,  [0, 0, 255] ,3, cv2.LINE_AA)# 获取某个像素点的值
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)
cv2.waitKey(0)

?执行结果：

?3、图像通道的拆分与合并

有时需要在B，G，R通道图像上单独工作。在这种情况下，需要将BGR图像分割为单个通道。或者在其他情况下，可能需要将这些单独的通道合并到BGR图像。你可以通过以下方式完成。

代码示例：

# 通道拆分
b,g,r = cv.split(img)
# 通道合并
img = cv.merge((b,g,r))

4、色彩空间的改变

OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR?Gray和BGR?HSV。

API：

cv.cvtColor(input_image，flag)

参数：

input_image: 进行颜色空间转换的图像
flag: 转换类型
- cv.COLOR_BGR2GRAY : BGR?Gray
- cv.COLOR_BGR2HSV: BGR→HSV

二、图像的算数操作

此部分会在后期图像处理的目标分割中用到，也是必须要掌握的部分。

1.图像的加法

你可以使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。

注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。
参考以下代码：

>>> x = np.uint8([250])
>>> y = np.uint8([10])
>>> print( cv.add(x,y) ) # 250+10 = 260 => 255
[[255]]
>>> print( x+y )          # 250+10 = 260 % 256 = 4
[4]

这种差别在你对两幅图像进行加法时会更加明显。OpenCV 的结果会更好一点。所以我们尽量使用 OpenCV 中的函数。?

我们将下面两幅图像：

?代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 加法操作
img3 = cv.add(img1,img2) # cv中的加法
img4 = img1+img2 # 直接相加

# 3 图像显示
fig,axes=plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,8),dpi=100)
axes[0].imshow(img3[:,:,::-1])
axes[0].set_title("cv中的加法")
axes[1].imshow(img4[:,:,::-1])
axes[1].set_title("直接相加")
plt.show()

?结果如下所示：

结果惊艳！

2.读入数据

这其实也是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下：

g(x) = (1?α)f0(x) + αf1(x)

通过修改 α 的值（0 → 1），可以实现非常炫酷的混合。

现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是0.7，第二幅图的权重是0.3。函数cv2.addWeighted()可以按下面的公式对图片进行混合操作。

dst = α?img1 + β?img2 + γ

这里γ取为零。

参考以下代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 读取图像
img1 = cv.imread("view.jpg")
img2 = cv.imread("rain.jpg")

# 2 图像混合
img3 = cv.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

# 3 图像显示
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.imshow(img3[:,:,::-1])
plt.show()

窗口将如下图显示：