OpenCV坐标系统与图像处理案例

在图像处理中，理解图像的坐标系统是至关重要的。OpenCV，作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来操作图像。本文将介绍OpenCV中的坐标系统，并提供一个简单的案例来展示如何使用这些坐标来修改图像的特定区域。

OpenCV坐标系统

在OpenCV中，图像通常以NumPy数组的形式表示，其中每个元素对应于图像中的一个像素。数组的索引方式如下：

• 第一个索引表示行（y坐标）。
• 第二个索引表示列（x坐标）。
• 第三个索引表示颜色通道（对于彩色图像）。

对于BGR格式的图像（OpenCV默认使用BGR而不是RGB），颜色通道的顺序是：

• 第0个通道是蓝色（B）。
• 第1个通道是绿色（G）。
• 第2个通道是红色（R）。

案例：修改图像的特定区域

以下是一个使用Python和OpenCV修改图像特定区域颜色的案例。我们将通过改变图像中不同区域的颜色来展示如何使用坐标系统。

import cv2# 读取图像
img = cv2.imread("lenacolor.png")# 显示原始图像
cv2.imshow("before", img)# 打印图像中不同位置的像素值
print("访问img[0,0]=", img[0,0])
print("访问img[0,0,0]=", img[0,0,0])
print("访问img[0,0,1]=", img[0,0,1])
print("访问img[0,0,2]=", img[0,0,2])# 修改图像的特定区域
# 区域1: 白色
img[0:50, 0:100, 0:3] = 255
# 区域2: 灰色
img[50:100, 0:100, 0:3] = 128
# 区域3: 黑色
img[100:150, 0:100, 0:3] = 0
# 区域4: 红色
img[150:200, 0:100] = (0, 0, 255)# 显示修改后的图像
cv2.imshow("after", img)# 打印修改后的像素值
print("修改后img[0,0]=", img[0,0])
print("修改后img[0,0,0]=", img[0,0,0])
print("修改后img[0,0,1]=", img[0,0,1])
print("修改后img[0,0,2]=", img[0,0,2])# 等待按键
cv2.waitKey()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

代码解释

1. 读取图像：使用cv2.imread函数读取名为"lenacolor.png"的图像文件。
2. 显示原始图像：使用cv2.imshow函数显示原始图像。
3. 打印像素值：使用索引访问图像的特定像素，并打印其BGR值。
4. 修改图像区域：
   • 将左上角50x100像素的区域设置为白色。
   • 将紧邻其下的50x100像素的区域设置为灰色。
   • 将再下的50x100像素的区域设置为黑色。
   • 将右下角50x100像素的区域设置为红色。
5. 显示修改后的图像：再次使用cv2.imshow显示修改后的图像。
6. 打印修改后的像素值：打印修改后特定位置的像素值。
7. 等待按键：使用cv2.waitKey等待用户按键。
8. 关闭窗口：使用cv2.destroyAllWindows关闭所有OpenCV创建的窗口。
   
   

通过这个案例，我们可以看到如何使用OpenCV的坐标系统来访问和修改图像的特定区域。这种技术在图像编辑、图像分析和计算机视觉应用中非常有用。