OpenCV图像色彩操作

图像色彩操作

1. 将彩色图像转换为灰度图像

# 彩色图像转换为灰度图像示例
import cv2

im = cv2.imread("../data/xxx.jpg", 1)
cv2.imshow("RGB", im) # 在test窗口中显示图像

# 使用cvtColor进行颜色空间变化，COLOR_BGR2GRAY表示BGR to GRAY
img_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色图像灰度化
cv2.imshow("Gray", img_gray)

cv2.waitKey()  # 等待用户按键反馈
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有创建的窗口

2. 色彩通道操作

# 色彩通道操作：通道表示为BGR
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread("../data/xxx.jpg")
print(im.shape)
cv2.imshow("im", im)

# 取出蓝色通道，当做单通道图像显示
b = im[:, :, 0]
cv2.imshow("b", b)

# 去掉蓝色通道(索引为0的通道)
im[:, :, 0] = 0
cv2.imshow("im-b0", im)

# 去掉绿色通道(索引为1的通道)
im[:, :, 1] = 0
cv2.imshow("im-b0g0", im)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

3. 图像色彩操作

# 直方图均衡化示例
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("../data/xxx.jpg", 0)
cv2.imshow("original", im)

# 直方图均衡化
img_equ = cv2.equalizeHist(img)
cv2.imshow("equ1", img_equ)

# --------------------绘制灰度直方图--------------------
## 原始直方图
print(img.ravel())
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.hist(img.ravel(), # ravel,降维,返回一个连续的扁平数组
         256, [0, 256], label="orig")
plt.legend()

## 均衡化处理后的直方图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.hist(img_equ.ravel(), 256, [0, 256], label="equalize")
plt.legend()

plt.show()

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

4. # 彩色图像亮度直方图均衡化

import cv2

# 读取原始图片
original = cv2.imread('../data/xxx.jpg')
cv2.imshow('Original', original)

# BRG空间转换为YUV空间
# YUV：亮度，色度，饱和度，其中Y通道为亮度通道
yuv = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2YUV)
print("yuv.shape:", yuv.shape)

yuv[..., 0] = cv2.equalizeHist(yuv[..., 0])  # 取出亮度通道，均衡化并赋回原图像
equalized_color = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imshow('Equalized Color', equalized_color)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

5. 色彩提取

从图片中提取特定颜色

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("../data/xxx.png")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('opencv', img)

# =============指定蓝色值的范围=============
# 蓝色H通道值为120，通常取120上下10的范围
# S通道和V通道通常取50~255间，饱和度太低、色调太暗计算出来的颜色不准确
minBlue = np.array([110, 50, 50])
maxBlue = np.array([130, 255, 255])
# 确定蓝色区域
mask = cv2.inRange(hsv, minBlue, maxBlue)  # 选取出掩模
# cv2.imshow("mask", mask)
# 通过掩码控制的按位与运算，锁定蓝色区域
blue = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # 执行掩模运算
cv2.imshow('blue', blue)

# =============指定绿色值的范围=============
minGreen = np.array([50, 50, 50])
maxGreen = np.array([70, 255, 255])
# 确定绿色区域
mask = cv2.inRange(hsv, minGreen, maxGreen)
# cv2.imshow("mask", mask)
# 通过掩码控制的按位与运算，锁定绿色区域
green = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # 执行掩模运算
cv2.imshow('green', green)

# =============指定红色值的范围=============
minRed = np.array([0, 50, 50])
maxRed = np.array([30, 255, 255])
# 确定红色区域
mask = cv2.inRange(hsv, minRed, maxRed)
# cv2.imshow("mask", mask)
# 通过掩码控制的按位与运算，锁定红色区域
red = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # 执行掩模运算
cv2.imshow('red', red)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

6. 二值化与反二值化

# 二值化处理
import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread("../data/xxx.jpg", 0)
cv.imshow("img", img)  # 显示原始图像

# 二值化
t, rst = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("rst", rst)  # 显示二值化图像

# 反二值化
t, rst2 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)
cv.imshow("rst2", rst2)  # 显示反二值化图像

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()