【opencv 系列】第3章 图像的8种变换

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前言

坦白说，这一章我认为是整个opencv系列最难的一张，学会这一章需要用到很多前置知识，而我对这章的认知也很浅薄，大家加油。
提纲如下，其中4的原理比较复杂，支撑是矩阵运算。 6，7，8理解起来都有点难度，是因为应用空间比较少，你也能知道怎么实现，但不知道用在哪。

1. 图像放大、缩小；cv2.resize(img, None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.resize(img, (width2, height2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
2. 图像平移； cv2.warpAffine()
3. 图像旋转；
4. 图像仿射变换；
5. 图像裁剪；
6. 图像的位运算（AND, OR, XOR）；
7. 图像的分离和融合；
8. 图像的颜色空间；

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本章节内容适合在jupternotebook直接呈现

上代码

1.1 复习读取和显示

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = cv2.imread("../images/logo.png")
plt.imshow(img)

上面的颜色不对是因为没有变化通道，可以看第一章

img_new = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_new)

1.2 图像放大、缩小 cv2.resize()

图像放大、缩小 cv2.resize()

resize_img = cv2.resize(img, (width*2, height*2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
plt.imshow(resize_img)

# cv2.resize() # 缩小, 扩大课缩小的两种方式啦 一个是传size的元组，一个是 传fx，fy的比例small_img = cv2.resize(img, None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
plt.imshow(small_img)

1.3 图像平移

# 1 平移 cv2.warpAffine()
height,width = img.shape[:2]
M1 = np.float32([[1,0,10],[0,1,40]]) # 平移矩阵， 图像向右平移10个像素，向下移动40个像素
move_img = cv2.warpAffine(img, M1,(width,height))
plt.imshow(move_img)

1.4 图像旋转

height, width = img.shape[:2]
center = (width//2.0, height//2.0) # 渲染的中心
M3 = cv2.getRotationMatrix2D(center, 180 , 1) # 1 表示旋转过程中没有缩放
rotation_img = cv2.warpAffine(img,M3, (width, height))
plt.imshow(rotation_img)

1.5 图像仿射变换

就是一个图片的拉伸,旋转,扭曲的变化,通过矩阵乘法实现的,就是两个空间矩阵的作用,
简单理解2位空间就是 y=2x + 3, 沿着向量(2,3) 做一次移动
p1,p2 是自造的,可以使任意的值,在三个通道下,做三个(2,3)的移动

# cv2.getAffineTransform(p1,p2)
p1 = np.float32([[120,35],[215,45],[135,120]])
p2 = np.float32([[135,45],[300,110],[130,230]])
M4 = cv2.getAffineTransform(p1,p2) # 计算一个变换矩阵
trans_img = cv2.warpAffine(img,M4, (width,height))
plt.imshow(trans_img)

1.6 图像的裁剪

这个是最简单的一种变换

crop_img = img[20:140, 40:200]
plt.imshow(crop_img)

1.7 位运算(AND, OR, XOR)

按位与运输 或运输 非运算
计算机组成上或者C语言教材上的基本落脚点，逻辑控制/电路控制 没想到吧，图形控制也有我。

# 长方形
rectangle = np.zeros((300, 300), dtype='uint8')
plt.imshow(rectangle)
# 0 像素点代表黑

rectangle = np.zeros((300, 300), dtype='uint8')
# 255是填充颜色 ？？ 未知
# -1 是填充的厚度， -1 是完全填充， 10是10像素填充 (25,25) 左上 (275,275) 右下 
rect_img = cv2.rectangle(rectangle,(25,25),(275,275),255,-1)
plt.imshow(rect_img)

rectangle = np.zeros((300,300), dtype='uint8')
# (150,150) 圆心， 150 半径 255，未知， -1 完全填充
circle_img = cv2.circle(rectangle,(150,150),150,255,-1)
plt.imshow(circle_img)

# 与运算：cv2.bitwise_and(), 00:0 01:0, 10:0, 11:1 与运行时同性相吸
and_img = cv2.bitwise_and(rect_img,circle_img)
plt.imshow(and_img)

# OR 或运算 01：1， 10：1，00：0， 11：1  有1放行
or_img = cv2.bitwise_or(rect_img, circle_img)
plt.imshow(or_img)

# XOR 抑或运算 01：1 10：1 00：0  11：0 异性相吸
xor_img = cv2.bitwise_xor(rect_img,circle_img)
plt.imshow(xor_img)

1.8 图像的分离和融合

img = cv2.imread("../images/logo1.png")
plt.imshow(img)
B,G,R = cv2.split(img) # 分离

plt.imshow(B) #蓝色

plt.imshow(G) #蓝色

plt.imshow(R)

2.融化
# 2.融合
zeros = np.zeros(img.shape[:2],dtype="uint8")
plt.imshow(cv2.merge([zeros,zeros,R]))

plt.imshow(cv2.merge([B,zeros,zeros]))

plt.imshow(cv2.merge([zeros,G,zeros]))

1.9 颜色空间 color space

# 灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(gray)

# HSV(色度、饱和度、纯度)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
plt.imshow(hsv)

名称
在开始之前，先明确一下Lab颜色空间（Lab color space）的名字：

• Lab的全称是CIELAB，有时候也写成CIE Lab*
• 这里的CIE代表International Commission on Illumination（国际照明委员会），它是一个关于光照、颜色等的国际权威组织。

通道
Lab是由一个亮度通道（channel）和两个颜色通道组成的。在Lab颜色空间中，每个颜色用L、a、b三个数字表示，各个分量的含义是这样的：

• L*代表亮度
• a*代表从绿色到红色的分量
• b*代表从蓝色到黄色的分量

Perceptual uniform
Lab是基于人对颜色的感觉来设计的，更具体地说，它是感知均匀（perceptual uniform）的。Perceptual uniform的意思是，如果数字（即前面提到的L、a、b这三个数）变化的幅度一样，那么它给人带来视觉上的变化幅度也差不多。

Lab相较于RGB与CMYK等颜色空间更符合人类视觉，也更容易调整：想要调节亮度（不考虑Helmholtz–Kohlrausch effect，见下注）就调节L通道，想要调节只色彩平衡就分别调a和b。

注：Helmholtz–Kohlrausch effect是人眼的一种错觉——当色彩饱和度高时，颜色会看起来更亮

#lab
lab = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2Lab)
plt.imshow(lab)