OpenCV-Python学习 ＜二＞ 图像像素存储和处理

像素是图像构成的基本单位，需要清晰的了解其在opencv-python的ndarray中如何存储以及如何处理的。

在opencv-python中，通常使用numpy的ndarray来存储图片数据。cv2.imread()的返回值的数据类型即为: <class 'numpy.ndarray'>

那具体是怎么存储的呢？ ndarray的各个维度和图片的长宽，BGR等是如何对应的？下面就谈一谈。

1. 像素的存储方式：

1.1：灰度图：

opencv中最小的数据类型是无符号8位数。灰度图中每个像素使用8位存储空间。取值范围0-255.

import cv2

data = cv2.imread("images/test1.webp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("type is:",type(data))
print("Shape:", data.shape)

cv2.imshow("RGB", data)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

type is: <class 'numpy.ndarray'>
Shape: (576, 1024)

获取指定图片数据，图像转变为单通道灰度图片。

可以看到，imread()返回的ndarray的shape是(576, 1024)。即(行数，列数)

这个ndarray的每个元素，就是某个像素的灰度值。

例如：

data[0][100] = 255   或者：

data[0,100] = 255

就是把第0行，第100列那个点的像素值修改为白色。

data[30] =255

则表示把第30行全变为白色。（使用到广播）

2. BGR图片：

BGR格式中，每个像素点则需要3个uint8来表示。

import cv2

#data = cv2.imread("images/test1.webp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
data = cv2.imread("images/test1.webp", cv2.IMREAD_COLOR)
print("type is:",type(data))
print("Shape:", data.shape)
cv2.imshow("RGB", data)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

type