Python库Numpy中的数据类型与OpenCV中数据类型的对应关系以及改写相关代码时需注意的地方

本文介绍了Python中的Numpy数据类型与OpenCV数据类型之间的对应关系,强调了在Python-OpenCV中如何正确使用Numpy和OpenCV的数据类型。在将C++的OpenCV程序移植到Python时,需要注意在Numpy函数中使用如'uint8'等Numpy数据类型,在OpenCV函数中使用如'cv.CV_16S'等OpenCV数据类型。举例说明了在实际代码中的应用,帮助开发者进行跨平台的图像处理程序编写。

我们知道,C++—OpenCV中的MAT类的对象相当于Python的Numpy库中的ndarray对象。
事实上,在Python-OpenCV中也就是把Numpy库中的ndarray对象当成C++—OpenCV中的MAT类的对象来使的。
比如Python-OpenCV中读取图像时,Python-OpenCV会先将图像读取到ndarray对象中,然后可利用OpenCV或NumPy中的函数对其进行操作。

虽然Python并不是强制类型语言,但是数据类型问题也是关乎我们代码是否能正常运行的关键因素之一,所以我们要知道Numpy中的数据类型,即dtype与OpenCV的数据类型的对应关系如何,这样才方便我们的图像处理程序在C++与Python中的相互移植与改写。

那么Python库Numpy中的数据类型与OpenCV中数据类型的对应关系是怎么样的呢?
下面这张图就是答案:
在这里插入图片描述
接下来是OpenCV的C++程序改写成Python程序时要注意的地方。
一个总体的原则是:
如果在Python中需要设置数据类型的参数所在的函数是Numpy库中的函数,则使用’uint8、int8、uint16、int16、int32、float32、float64’等由Numpy库定义的数据类型名。
如果在Python中需要设置数据类型的参数所在的函数是OpenCV库中的函数,则使用CV_8U、CV_8S、CV_16U、CV_16S、CV_32S、CV_32F、CV_64F等数据类型名。
示例如下:

# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# OpenCV的版本为4.1

import numpy as np
import cv2 as cv

A = np.ones((5, 5), dtype='uint8')

B = A*50

c = cv.subtract(A, B, dst=None, mask=None, dtype=cv.CV_16S)

在上面的代码中:
函数ones()是Numpy中的函数,所以其第二个参数在设置数据类型时要用‘uint8’,而不能用cv.CV_8U;
函数subtract()是OpenCV中的函数,所以其第四个参数在设置数据类型时要用‘cv.CV_16S’,而不能用uint8。

延伸阅读:Numpy中的常用数据类型有哪些?它们的范围是多少?

### OpenCV-Python 使用示例 #### 图像基本操作 在Python中,OpenCV用于图像处理非常方便。由于图像被表示为NumPy数组,许多操作可以直接通过NumPy完成[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载彩色图片作为灰度图 img = cv2.imread('messi5.jpg', 0) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何加载并显示一张图片。`imread()` 函数用来读取图像文件;第二个参数指定颜色模式,这里设置为 `0` 表示以灰色方式读入。接着使用 `imshow()` 展现图像窗口直到按下任意键关闭它。 #### 获取修改像素值 对于单通道(即灰度)图像来说,可以通过简单的索引来获取特定位置上的亮度值: ```python px = img[100, 100] print(px) # 输出该点的强度值 ``` 而对于三通道RGB/BGR色彩空间下的图像,则返回的是一个三维向量: ```python color_img = cv2.imread('messi5.jpg') bgr_value = color_img[100, 100] print(bgr_value) # 打印B,G,R三个分量组成的列表 ``` 还可以直接给定坐标来改变某个像素的颜色或者亮度: ```python # 修改某一点的颜色/亮度 img[100, 100] = [255] # 对于多通道图像可以这样改写: color_img.itemset((100, 100, 2), 255) # 设置红色成分最大 ``` 以上就是一些基础的操作方法,在实际应用当中可能会涉及到更复杂的变换过程,比如ROI定义、直方图均衡化等高级功能。 #### 处理错误情况 当尝试构建opencv-python遇到了失败的情况,可能是环境配置不当或者是依赖项缺失引起的。遇到类似问题应该先确认自己的开发环境中已经正确安装了必要的编译工具链其他前置条件[^3]。
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