Python OpenCV图像颜色
Hong_Youth 人气:0给图像添加颜色
在使用OpenCV操作图像时，有时候需要给图像添加不同的颜色，以达到不同的风格效果。这里介绍的主要是opencv中的cv.applyColorMap()函数。
给图像应用颜色函数cv.applyColorMap(src, colormap, dst=None)src：表示传入的原图；colormap：颜色图类型(17种)。可以单独使用，也可以以一个列表的形式批量使用。
以下图举例实现：
直接上代码：
# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: color_operation.py
Program IDE: PyCharm
Create File By Author: Hong
"""
import cv2 as cv
import numpy as np
color_map = [
cv.COLORMAP_AUTUMN,
cv.COLORMAP_BONE,
cv.COLORMAP_JET,
cv.COLORMAP_WINTER,
cv.COLORMAP_PARULA,
cv.COLORMAP_OCEAN,
cv.COLORMAP_SUMMER,
cv.COLORMAP_SPRING,
cv.COLORMAP_COOL,
cv.COLORMAP_PINK,
cv.COLORMAP_HOT,
cv.COLORMAP_PARULA,
cv.COLORMAP_MAGMA,
cv.COLORMAP_INFERNO,
cv.COLORMAP_PLASMA,
cv.COLORMAP_TWILIGHT,
cv.COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED
]
def color_operation(image_path: str):
img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) # 以彩色模式读图像
cv.namedWindow('input', cv.WINDOW_AUTOSIZE) # 根据图像大小自动调节窗口大小
cv.imshow('input', img)
index = 0
while True:
dst = cv.applyColorMap(img, color_map[index % len(color_map)]) # 在原图上应用不同的颜色模式
cv.imshow('{}'.format(color_map[index % len(color_map)]), dst)
index += 1
c = cv.waitKey(1000)
if c == 27:
break
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
path = 'images/daiyutong.png'
color_operation(path)
效果展示：
图像按位操作
图像的位级操作主要包括：与、或、非、异或四种操作。
与：cv.bitwise_and(img1，img2)，两幅图像按位进行与操作；或：cv.bitwise_or(img1, img2)，两幅图像按位进行或操作；异或：cv.bitwise_xor(img1, img2)，两幅图像按位进行异或操作；非：cv.bitwise_not(img)，将图像按位取反操作。
具体代码如下：
# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: color_operation.py
Program IDE: PyCharm
Create File By Author: Hong
"""
import cv2 as cv
import numpy as np
def bitwise_operation(image_path1: str, image_path2: str):
img1 = cv.imread(image_path1, cv.IMREAD_COLOR)
img2 = cv.imread(image_path2, cv.IMREAD_COLOR)
img2 = cv.resize(img2, (300, 300))
# img1 = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8) # 创建一个空白图像
# img1[:, :] = (255, 0, 255) # 给所有像素的b和r通道赋值
# img2 = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)
# img2[:, :] = (0, 255, 0) # 给所有像素的g通道赋值
dst1 = cv.bitwise_and(img1, img2) # 图像的与操作
dst2 = cv.bitwise_or(img1, img2) # 图像的或操作
dst3 = cv.bitwise_xor(img1, img2) # 图像的异或操作
dst4 = cv.bitwise_not(img1) # 图像的非操作
cv.imshow('img1', img1)
cv.imshow('img2', img2)
cv.imshow('bitwise_and', dst1)
cv.imshow('bitwise_or', dst2)
cv.imshow('bitwise_xor', dst3)
cv.imshow('bitwise_not', dst4)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
path1 = 'images/daiyutong.png'
path2 = 'images/2.png'
bitwise_operation(path1, path2)
结果展示：
图像的通道操作
彩色图像由R、G、B三通道组成，我们可以分别对每个通道进行操作。主要有通道分离、通道合并、通道交换等操作。
通道分离：cv.split(img)通道合并：cv.merge(mv)通道交换：cv.mixChannels(src, dst, fromTo)
代码实现：
# -*-coding:utf-8-*-
"""
File Name: color_operation.py
Program IDE: PyCharm
Create File By Author: Hong
"""
import cv2 as cv
import numpy as np
def channel_operation(image_path: str):
img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
cv.namedWindow('input', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input', img) # 彩色图像，3个通道，每个通道都是H×W。
# 通道分离
mv = cv.split(img)
print('mv[0]', mv[0]) # 图像的b通道
print('mv[1]', mv[1]) # 图像的g通道
print('mv[2]', mv[2]) # 图像的r通道
mv[0][:, :] = 255 # 给b通道上的所有像素值全部赋值为255
# 通道合并
result = cv.merge(mv)
# 通道交换
dst = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)
cv.mixChannels([img], [dst], fromTo=[2, 0, 1, 1, 0, 2])
out = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) # 与上面的通道交换bgr->rgb结果类似，
cv.imshow('bbb', img[:, :, 0]) # 显示第1个通道
cv.imshow('ggg', img[:, :, 1]) # 显示第2个通道
cv.imshow('rrr', img[:, :, 2]) # 显示第3个通道
cv.imshow('result', result)
cv.imshow('dst', dst)
cv.imshow('out', out)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
path = 'images/daiyutong.png'
channel_operation(path)
结果展示：
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