機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)——像素操作

一張圖像是由很多個(gè)像素組合而成的，因?yàn)橐粋€(gè)像素特別小，而人眼的分辨率也是有限的，所以我們平時(shí)看不出來(lái)，能夠看到的只是一張光滑的圖像。從下圖中我們可以看到，將一張圖像的一部分放大之后，我們會(huì)看到一個(gè)個(gè)小方塊，這些小方塊便是一個(gè)個(gè)像素點(diǎn)了。

現(xiàn)在知道了什么是像素點(diǎn)了，那么像素點(diǎn)又是如何組成的呢?其實(shí)在計(jì)算機(jī)中每一種顏色都可以用 R G B 三種顏色分量來(lái)進(jìn)行合成，也就是藍(lán)綠紅。比如黃色，我們就可以用 255 的紅色、255 的綠色以及 0 的藍(lán)色組合而成。

所以對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn)來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的實(shí)際上就是 R G B 三種顏色的值。對(duì)于一個(gè) 8 位顏色深度的圖片來(lái)說(shuō)，R G B 的每一個(gè)顏色分量的取值范圍在 0 到 255，共 256 個(gè)值，也就是每一個(gè)通道都有 256 種顏色可取，那么對(duì)于 R G B 三通道組合成的像素點(diǎn)來(lái)說(shuō)，總共就有 256 的 3 次方種顏色可以取，不同顏色的像素點(diǎn)共同組成了我們看到的形形色色的圖像。

到這里我們就知道了像素點(diǎn)是如何組成的，我們?cè)賮?lái)看看我們平時(shí)所說(shuō)的圖片的寬度和高度是什么吧。對(duì)于下面的圖像，我們可以從屬性里看到，寬度是 500 像素，高度是 833 像素，這里的高度和寬度就是像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，也就是說(shuō)，這個(gè)圖像在水平方向上有 500 個(gè)像素點(diǎn)，在豎直方向上有 833 個(gè)像素的，總共有 500 * 833 個(gè)像素點(diǎn)，而每個(gè)像素點(diǎn)都有 R G B 三個(gè)值。

上面就是我們需要提前了解的關(guān)于圖像像素的一些基本知識(shí)點(diǎn)，了解了這些基本概念，我們就可以愉快地進(jìn)行代碼編寫(xiě)了，下面我們一起來(lái)看看是如何對(duì)圖像的某個(gè)或者某些像素點(diǎn)進(jìn)行讀取和寫(xiě)入的操作吧。

我們先來(lái)看看像素的讀取操作，對(duì)于像素的讀取，我們使用的仍然是 Opencv 庫(kù)。在讀取像素之前，我們先要通過(guò) imread 載入一張圖像，然后便可以對(duì)某像素點(diǎn)直接進(jìn)行讀取操作了。比如這里我們要讀出(100，200)位置處的像素點(diǎn)的 R G B 值。同樣，我將使用 Python 與 C# 進(jìn)行對(duì)比展示。先來(lái)看看 Python代碼是如何實(shí)現(xiàn)的吧!

從圖中我們可以看出，(100，200)處的像素點(diǎn)的三通道值分別是 77，52，2。這里就完成了像素的讀取了，是不是很簡(jiǎn)單。下面我們?cè)賮?lái)看看 C# 代碼是如何實(shí)現(xiàn)的吧。

可以看出，最終結(jié)果是一樣的，只是在代碼編寫(xiě)上略有區(qū)別，不過(guò)也是特別簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)了。下面我們就來(lái)看看如何對(duì)像素進(jìn)行寫(xiě)入操作的吧!像素的寫(xiě)入與讀取是相反的過(guò)程，但是同樣特別簡(jiǎn)單，短短幾行代碼便可實(shí)現(xiàn)。下面我們來(lái)通過(guò)對(duì)像素寫(xiě)入的方式畫(huà)一個(gè)方框吧。

同樣最終結(jié)果是一樣的，只是在代碼編寫(xiě)上略有不同。