OpenCV中的坐标系与图像通道顺序

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OpenCV中的坐标系

为了更好的展示 OpenCV 中的坐标系以及如何访问各个像素，我们首先观察以下低分辨率图像：

低分辨率图片

这个图片的尺寸是 32×41 像素，也就是说，这个图像有 1312 个像素。为了进一步说明，我们可以在每个轴上添加像素计数，如下图所示：

添加像素计数

现在，我们来看看 $(x, y)$ 形式的像素索引。请注意，像素索引起始值为零，这意味着左上角位于 $(0, 0)$ ，而不是 $(1, 1)$ 。下面的图像，索引了 4 个单独的像素，图像的左上角是原点的坐标：

像素索引

单个像素的信息可以从图像中提取，方法与 Python 中引用数组的单个元素相同。

OpenCV中的通道顺序

在 OpenCV 使用中，使用的颜色通道顺序为 BGR 颜色格式而不是 RGB 格式。可以在下图中看到三个通道的顺序：

OpenCV通道顺序

BGR 图像的像素结构如下图所示，作为演示，图示详细说明了如何访问pixel(y=n, x=1)：

像素访问

Tips：OpenCV 的最初开发人员选择了 BGR 颜色格式（而不是 RGB 格式），是因为当时 BGR 颜色格式在软件供应商和相机制造商中非常流行，因此选择 BGR 是出于历史原因。

此外，也有其他 Python 包使用的是 RGB 颜色格式(例如，Matplotlib 使用 RGB 颜色格式，Matplotlib 是最流行的 2D Python 绘图库，提供多种绘图方法，可以查看 Python-Matplotlib 可视化获取更多详细信息)。因此，我们需要知道如何将图像从一种格式转换为另一种格式。

当我们掌握了将图像从一种格式转换为另一种格式的方法后，就可以选择使用 OpenCV 进行图像处理，同时利用 Matplotlib 包提供的函数来显示图像，接下来，让我们看看如何处理两个库采用的不同颜色格式。首先，我们使用 cv2.imread() 函数加载图像：

import cv2
img_OpenCV = cv2.imread('sigonghuiye.jpeg')

图像存储在 img_OpenCV 变量中，因为 cv2.imread() 函数以 BGR 顺序加载图像。然后，我们使用 cv2.split() 函数将加载的图像分成三个通道 (b, g, r) 。这个函数的参数就是我们要分割的图像：

b, g, r = cv2.split(img_OpenCV)

下一步是合并通道(以便根据通道提供的信息构建新图像)，但合并时顺序与原图像不同。我们更改 b 和 r 通道的顺序以遵循 RGB 格式，即我们所需要的 Matplotlib 格式：

img_matplotlib = cv2.merge([r, g, b])

此时，我们有两个图像 (img_OpenCV 和 img_matplotlib)，接下来，我们将分别使用 OpenCV 和 Matplotlib 绘制她们，以便我们可以对比结果。首先，我们将用 Matplotlib 显示这两个图像。

为了在同一个窗口中使用 Matplotlib 显示两个图像，我们将使用 subplot，它将多个图像放置在同一个窗口中。可以在 subplot 中使用三个参数，例如 subplot(m,n,p)，此时，子图处理 $m \times n$ 网格中的图，其中 $m$ 确定行数， $n$ 确定列数，而 $p$ 确定要在网格中放置图的位置。要使用 Matplotlib 显示图像，需要使用 imshow 函数。

在这种情况下，当我们水平显示两个图像时， $m = 1$ 、 $n = 2$ 。我们将对第一个子图 (img_OpenCV) 使用 $p = 1$ ，对第二个子图(img_matplotlib) 使用 $p = 2$ ：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_OpenCV)
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_matplotlib)
plt.show()

程序输出如下图所示：

matplotlib绘制结果

可以看出，第一个子图以错误的颜色( BGR 顺序)显示图像，而第二个子图以正确的颜色( RGB 顺序)显示图像。接下来，我们使用 cv2.imshow() 显示两个图像：

cv2.imshow('bgr image', img_OpenCV)
cv2.imshow('rgb image', img_matplotlib)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下屏幕截图显示了执行上述代码获得的结果：

OpenCV绘制结果

正如预期的那样，屏幕截图中，第一张图以正确的色彩显示图像，而第二张图以错误的颜色显示图像。

此外，如果我们想在同一个窗口中显示两个图像，可以构建一个包含这两个图像的拼接图像，将两张图片水平连接起来。为此，我们需要使用 NumPy 的 concatenate() 方法。该方法的参数是要连接的两个图像和要在哪个轴上进行堆叠，这里，我们令 axis = 1 (水平堆叠它们)：

import numpy as np
img_concats = np.concatenate((img_OpenCV, img_matplotlib), axis=1)
cv2.imshow('bgr image and rgb image', img_concats)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

下图显示了连接后的图像：

拼接后显示

需要考虑的一个因素是 cv2.split() 是一项耗时的操作。如果确实需要划分不同通道，应当首先考虑使用 NumPy 索引。例如，如果想获取图像的一个通道，则可以使用 NumPy 索引获取通道：

B = img_OpenCV[:, :, 0]
G = img_OpenCV[:, :, 1]
R = img_OpenCV[:, :, 2]

另一个需要注意的是，可以使用 NumPy 在一条语句中将图像从 BGR 转换为 RGB：

img_matplotlib = img_OpenCV[:, :, ::-1]

系列链接

OpenCV图像处理基础