Python+OpenCV图片局部区域像素值处理详解
背景故事：我需要对一张图片做一些处理，是在图像像素级别上的数值处理，以此来反映图片中特定区域的图像特征，网上查了很多，大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片，提取像素重新写入图片啊之类的基本操作，我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值，作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵，慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域，即感兴趣区域，就很好用啊，总之最后是实现了自己想要的功能。现在看个程序确实是有点挫，也有好多多余的没必要的代码，但毕竟算一次码代码的历程，就原模原样贴在这里吧。
代码功能：在python下用opencv
- 打开图片并显示并重新写入新的文件
- 提取图片特定区域的像素值（根据自己需求，下面在代码中注解）
- 对提取出来的像素值做处理用matplotlib显示成条形图
源码贴在下面：
#-*-coding:utf-8-*-
__author__='lwp'
importcv2.cvascv
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#文件路径
path='/media/lwp/A/4.bmp'
#载入一张图片，参数cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE为打开为灰度图
lwpImg=cv.LoadImage(path,cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
#创建图像空间，参数为size,depth,channels，这里设置的是图片等高宽30个像素的一个区域，8位，灰度图
box_lwpImg=cv.CreateImage((30,576),8,1)
#创建窗口
cv.NamedWindow('test1',cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
cv.NamedWindow("box_test1",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
#设置ROI区域，即感兴趣区域，参数为x,y,width,heigh
cv.SetImageROI(lwpImg,(390,0,30,576))
#提取ROI，从lwpImg图片的感兴趣区域到box_lwpImg
cv.Copy(lwpImg,box_lwpImg)
#对box区域进行循环提取像素值存到列表pixel_list中
pixel_list=[]
foriinrange(576):#576为box的高
forjinrange(30):#30为box的宽
x=box_lwpImg[i,j]
pixel_list.append(x)
#提取的像素值转为int整型赋给一维数组pixel_list_np_1
pixel_list_np_1=np.array(pixel_list,dtype=int)
#转为576*30的二位数组，即按图片box排列
pixel_list_np_2=np.array(pixel_list_np_1).reshape(576,30)
#行求和，得到576个值，即每行的像素信息
pixel_sum=np.sum(pixel_list_np_2,axis=1)
#取消设置
cv.ResetImageROI(lwpImg)
#画目标区域
lwpImg=cv.Rectangle(lwpImg,(390,0),(425,576),(0,255,0),2)
#显示图像
cv.ShowImage('test1',lwpImg)
#查看列表list长度，以确定像素值提取准确
list_length=len(pixel_list)
printlist_length
#查看数组维度，shape验证
printpixel_list_np_1.ndim
printpixel_list_np_1.shape
printpixel_list_np_1
printpixel_list_np_2.ndim
printpixel_list_np_2.shape
printpixel_list_np_2
printpixel_sum
#画条形图
plt.figure(1)
width=1
foriinrange(len(pixel_sum)):
plt.figure(1)
plt.bar(i,pixel_sum[i],width)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("pixel_sum")
plt.show()
#按ESC退出，按s保存图片
k=cv.WaitKey(0)
ifk==27:#waitforESCkeytoexit
cv.DestroyAllWindows()
elifk==ord('s'):#waitfor's'keytosaveandexit
cv.WriteFrame('copy_test.png',lwpImg)
cv.DestroyAllWindows()
补充：这个代码虽然实现了我需要的功能，之后在对视频流做同样像素值提取处理并绘图的时候，意识到图片本就是数组形式，对于8位灰度图，通道数为1,它就是个二位数组，这样就没有必要再设置ROI区域，复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了，可以直接将图片存入数组，再利用numpy进行相应的数组操作就可以了，这样一想就简单很多了，下篇会写对数据流的处理，直接读取视频文件或直接从内存取摄像头的视频流进行处理，未完待续。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。