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Python OpenCV图片预处理

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一、图片预处理

1.1 边界填充(padding)

方法 : cv2.copyMakeBorder

BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素。

BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abcdefgh|hgfedcb

BORDER_REFLECT_101:反射法,也就是以最边缘像素为轴,对称,gfedcb|abcdefgh|gfedcba

BORDER_WRAP:外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg

BORDER_CONSTANT:常量法,常数值填充。

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原图下载:

dog.png原图下载:

1.2 融合图片(mixup)

方法 : cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)

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]]  # 因为cv2读取通道数是最后一位

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 图像阈值

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

其效果如下:

二、滤波器

2.1 均值滤波器

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lenaNoise.png')

cv2.imshow('blur', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作
blur = cv2.blur(img, (3, 3))

lenaNoise.png原图展示:

白色为图片,黄色区域为滤波器窗口:

2.2 方框滤波器

# 方框滤波
# 基本和均值一样,可以选择归一化
box = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=True)

总结: 均值滤波器是取滤波器中的平均值,然后继续滑动下一个窗口。

2.3 高斯滤波器

# 高斯滤波
# 高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布,相当于更重视中间的
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)

总结: 高斯滤波器是滤波器窗口中离中心值近的权值大,用高斯分布增加一个权重,然后继续滑动下一个窗口。

2.4 中值滤波

# 中值滤波
# 相当于用中值代替
median = cv2.medianBlur(img, 5)  # 中值滤波

总结: 中值滤波器是滤波器窗口中所有数字的中间值,如黄色框中9个数的中间值为113,然后继续滑动下一个窗口。

2.5 所有滤波器按照上述顺序输出

# 展示所有的
res = np.hstack((blur, aussian, median))
# print (res)
cv2.imshow('median vs average', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结:中值滤波器的图效果最好,可以解决一些椒盐噪声。

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