Numpy数组图像基本操作方法，及截取ROI、增加行与列

Numpy数组截取ROI，增加列、行

1）图片基本操作：读写、显示、缩放、旋转
2）截取ROI，为图片增加行、列
参考

图片在Numpy数组中使用ndarry表示的。

比如分辨率： 400 * 500的一张图，想为边缘增加黑色边框怎么整呢，想轻松的截取图片怎么整呢？都是对数组的操作；

1）图片基本操作：读写、显示、缩放、旋转

图片的读取
显示
写入
缩放（保持宽高比与不保持宽高比的）
旋转（丢失图片信息的和不丢失的）

缩放效果图：保持宽高比 VS 不保持宽高比

imutil.resize 保持宽高比
cv2.resize 不保持宽高比，可以看到二维码有点变形了；

旋转效果图：不丢失图片信息 VS 丢失图片信息
imutils.rotate_bound 不会丢失
imutils.rotate 同 cv2.warpAffine都会丢失信息，如下图

import cv2
import imutils
import numpy as np# 读取图片，cv2.imread 默认3通道BGR图，若想读取png透明图，则需要指定 cv2.IMREAD_UNCHANGED
# image = cv2.imread("/images/bycycle.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
img = cv2.imread('./images/b11.jpg')
img1 = cv2.imread('./images/bars2.jpg')# 图片显示
cv2.imshow("origin", img)
cv2.waitKey(0)# 图片缩放
# imutils.resize保持宽高比，cv2.resize保持宽高比
cv2.imshow("keep ratio", imutils.resize(img1, width=300))
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('not keep ratio', cv2.resize(img1, (300, 200), interpolation=cv2.INTER_AREA))
cv2.waitKey(0)img = img[230:, :500]
cv2.imshow("origin img", img)
cv2.waitKey(0)# 图片旋转
# imutils.rotate 同 cv2.warpAffine 都会丢失
# imutils.rotate_bound 不会丢失
cv2.imshow("imutils.rotate_bound not lose ", imutils.rotate_bound(img, 60))
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("imutils.rotate lose", imutils.rotate(img, 60))
cv2.waitKey(0)
(h, w) = img.shape[:2]
center = (w / 2, h / 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 60, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))
cv2.imshow("cv2.warpAffine lose", rotated)
cv2.waitKey(0)

2）截取ROI，为图片增加行、列

顶部增加行效果图（顶部黑色部分为增加行）

左侧增加列效果图（黑色部分为增加列）

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('./images/b11.jpg')
# M * N
img = img[:400, :500]  # 数组切片获取ROI
cv2.imshow("ROI",img)
cv2.waitKey(0)black = 0 # 增加列的颜色，改为255改为白色col = np.ones((50, img.shape[0], 3))# M * (5+N) 左侧+50列黑色
img_left = np.insert(img, 0, col * black, axis=1)
cv2.imshow("img_left", img_left)
cv2.waitKey(0)# M * (N+5) 右侧+50列黑色
img_right = np.insert(img, img.shape[1], col * black, axis=1)
cv2.imshow("img_right", img_right)
cv2.waitKey(0)# (50+M) * N 上边+50列
row = np.ones((50, img.shape[1], 3))
img_top = np.insert(img, 0, row * black, axis=0)
cv2.imshow("img_top", img_top)
cv2.waitKey(0)# (M+50) * N 底部+50列
img_bottom = np.insert(img, img.shape[0], row * black, axis=0)
cv2.imshow("img_bottom", img_bottom)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

参考

https://www.bbsmax.com/A/QV5ZqObJyb/

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