OpenCV Python（2、图像元素的访问、通道分离与合并

本笔记为私人笔记，方便查阅，略有粗糙。参考博主 Dartalus （OpenCV_sunny2038的专栏-CSDN博客）及OpenCV  ： Computer Vision Application Programming Cookbook。

访问元素

OpenCV图像是numpy.array类型的二维或三维数组。一个8位灰度图像是一个包含字节值的二维数组。一个24位的BGR映像是一个三维数组，也包含字节值。

我们可以通过使用诸如图像[0,0]或图像[0,0,0]等表达式来访问这些值。

第一个索引是像素的y坐标，或者行，0是顶部。第二个索引是像素的x坐标，或者列，0是最左边的。第三个索引（如果适用）表示一个颜色通道。

像素的访问和访问numpy中ndarray的方法完全一样，灰度图为：

img[j,i] = 255

其中j，i分别表示图像的行和列。对于BGR图像，为

img[j,i,0]= 255
img[j,i,1]= 255
img[j,i,2]= 255

第三个数表示通道。对于BGR图像，有三个通道

下面通过对图像添加人工的椒盐现象来进一步说明OpenCV Python中需要注意的一些问题。完整代码如下

import cv2
import numpy as np

#模拟随机椒盐噪声，因为BGR图像是三通道，所以每一个像素点都是三维的值，B，G，R=255时表示白色

def salt(img, n): for k in range(n): i = int(np.random.random() * img.shape[1]); #产生0-1的随机浮点数

        j = int(np.random.random() * img.shape[0]);

if img.ndim == 2: 
            img[j,i] = 255
        elif img.ndim == 3: 
            img[j,i,0]= 255
            img[j,i,1]= 255
            img[j,i,2]= 255
    return img
 
if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("ustcred.jpg")
    saltImage = salt(img, 500)
    cv2.imshow("Salt", saltImage)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

 

if __name__ == '__main__':的作用（来源：(18条消息) Python中if __name__ == '__main__'：的作用和原理_二黑的博客-CSDN博客）

一个python文件通常有两种使用方法，第一是作为脚本直接执行，第二是 import 到其他的 python 脚本中被调用（模块重用）执行。因此 if __name__ == 'main': 的作用就是控制这两种情况执行代码的过程，在 if __name__ == 'main': 下的代码只有在第一种情况下（即文件作为脚本直接执行）才会被执行，而 import 到其他脚本中是不会被执行的。举例说明如下：

• 直接执行

直接执行 test.py，结果如下图，可以成功 print 两行字符串。即，if __name__=="__main__": 语句之前和之后的代码都被执行。

• import 执行

然后在同一文件夹新建名称为 import_test.py 的脚本，输入如下代码：

执行 import_test.py 脚本，输出结果如下：

只输出了第一行字符串。即，if __name__=="__main__": 之前的语句被执行，之后的没有被执行。

if __name__ == '__main__':的运行原理

每个python模块（python文件，也就是此处的 test.py 和 import_test.py）都包含内置的变量 __name__，当该模块被直接执行的时候，__name__ 等于文件名（包含后缀 .py ）；如果该模块 import 到其他模块中，则该模块的 __name__ 等于模块名称（不包含后缀.py）。

而 “__main__” 始终指当前执行模块的名称（包含后缀.py）。进而当模块被直接执行时，__name__ == 'main' 结果为真。

通道分离和合并

    #通道分离
    #使用opencv的split
    b,g,r=cv2.split(img)
    #观察上句可知，split返回的是一个列表，如果只想获得其中一个通道，只需要使用[]获得其中元素即可，如b=cv2.split(img)[0]
    cv2.imshow("cheongsam_blue",b)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    #通道合并
    merged = cv2.merge([b, g, r])  # 前面分离出来的三个通道