Python?OpenCV實現(xiàn)圖片預(yù)處理的方法詳解
更新時間：2022年09月28日 14:16:39 作者：錦鯉AI幸運(yùn)
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python?OpenCV實現(xiàn)圖片預(yù)處理的方法，文中的示例代碼講解詳細(xì)，具有一定的借鑒價值，感興趣的可以了解一下
一、圖片預(yù)處理
1.1 邊界填充(padding)
方法 : cv2.copyMakeBorder
BORDER_REPLICATE：復(fù)制法，也就是復(fù)制最邊緣像素。
BORDER_REFLECT：反射法，對感興趣的圖像中的像素在兩邊進(jìn)行復(fù)制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最邊緣像素為軸，對稱，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
BORDER_WRAP：外包裝法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
BORDER_CONSTANT：常量法，常數(shù)值填充。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('cat.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50)
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')
plt.show()
其效果如下:
cat.png原圖下載：
dog.png原圖下載:
1.2 融合圖片(mixup)
方法 : cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)
- src1, src2：需要融合相加的兩副大小和通道數(shù)相等的圖像
- alpha：src1的權(quán)重
- beta：src2的權(quán)重
- gamma：gamma修正系數(shù)，不需要修正設(shè)置為0
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img_cat = cv2.imread('cat.png')
img_cat = cv2.cvtColor(img_cat, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cat_shape = [img_cat.shape[1], img_cat.shape[0]] # 因為cv2讀取通道數(shù)是最后一位
img_dog = cv2.imread('dog.png')
img_dog = cv2.cvtColor(img_dog, cv2.COLOR_RGB2BGR)
img_dog = cv2.resize(img_dog, cat_shape)
mixup = cv2.addWeighted(img_cat, 0.55, img_dog, 0.45, 0)
plt.imshow(mixup)
plt.show()
其效果如下:
1.3 圖像閾值
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
- src： 輸入圖，只能輸入單通道圖像，通常來說為灰度圖
- dst： 輸出圖
- thresh： 閾值
- maxval： 當(dāng)像素值超過了閾值（或者小于閾值，根據(jù)type來決定），所賦予的值
- type：二值化操作的類型，包含以下5種類型：
- cv2.THRESH_BINARY 超過閾值部分取maxval（最大值），否則取0
- cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反轉(zhuǎn)
- cv2.THRESH_TRUNC 大于閾值部分設(shè)為閾值，否則不變
- cv2.THRESH_TOZERO 大于閾值部分不改變，否則設(shè)為0
- cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反轉(zhuǎn)
其效果如下:
二、濾波器
2.1 均值濾波器
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lenaNoise.png')
cv2.imshow('blur', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 均值濾波
# 簡單的平均卷積操作
blur = cv2.blur(img, (3, 3))
lenaNoise.png原圖展示:
白色為圖片，黃色區(qū)域為濾波器窗口:
2.2 方框濾波器
# 方框濾波 # 基本和均值一樣，可以選擇歸一化 box = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=True)
總結(jié): 均值濾波器是取濾波器中的平均值，然后繼續(xù)滑動下一個窗口。
2.3 高斯濾波器
# 高斯濾波 # 高斯模糊的卷積核里的數(shù)值是滿足高斯分布，相當(dāng)于更重視中間的 aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)
總結(jié): 高斯濾波器是濾波器窗口中離中心值近的權(quán)值大，用高斯分布增加一個權(quán)重，然后繼續(xù)滑動下一個窗口。
2.4 中值濾波
# 中值濾波 # 相當(dāng)于用中值代替 median = cv2.medianBlur(img, 5) # 中值濾波
總結(jié): 中值濾波器是濾波器窗口中所有數(shù)字的中間值，如黃色框中9個數(shù)的中間值為113，然后繼續(xù)滑動下一個窗口。
2.5 所有濾波器按照上述順序輸出
# 展示所有的
res = np.hstack((blur, aussian, median))
# print (res)
cv2.imshow('median vs average', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
總結(jié):中值濾波器的圖效果最好，可以解決一些椒鹽噪聲。
以上就是Python OpenCV實現(xiàn)圖片預(yù)處理的方法詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python OpenCV圖片預(yù)處理的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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