圖像是 Web 應用中除文字外最普遍的媒體格式。流行的 Web 靜態圖片有 JPEG、PNG、ICO、BMP 等。動態圖片主要是 GIF 格式。

為了節省圖片傳輸流量，大型互聯網公司還會定制特殊格式的圖片，WEBP 格式就是一個代表。

Python 除了數據分析，做圖片處理也是非常好用的。

用 Python 做圖片處理，最著名的庫就是 PIL（Python Imaging Library）了，支持最新的 Python3，而且有許多新的特性，Pillow 也成為了 Python 圖片處理必不可少的工具之一了。

不過我們今天要使用的作圖庫是OpenCV Python ，下一期我們再來研究PIL

這篇文章主要介紹了Python+OpenCV實現圖像二值化，幫助大家更好的利用python處理圖片，感興趣的朋友可以了解下。

圖片處理庫準備

OpenCV Python 來處理圖片，安裝過程如下：

圖片加載

我們先來打開一張圖片測試，如下可以成功加載圖片表示已經

成功安裝OpenCV-Python

圖片縮放

在保持圖片細節不變的前提下，把圖片放大或者縮小。

其中img 是圖片對象，img.shape 表示圖片的形狀大小，分別是高、寬、通道數。

# 獲取圖片尺寸
img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print(h, w, ch)
  
'''
1240 960 3
'''

我們的思路如下：

程序讀入圖片文件，用 cv2.resize 方法，把圖片等比例縮放為一半的大小。

# 獲取圖片尺寸
img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print('原圖尺寸：', h, w, ch)

new_h = int(h / 2)
new_w = int(w / 2)
res = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imwrite('./half_pic1.jpg', res)

# 獲取圖片尺寸
img = cv2.imread("./half_pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print('縮半原圖尺寸：', h, w, ch)
    
'''
原圖尺寸：1240 960 3
縮半原圖尺寸：620 480 3
'''

實際效果如下：

圖片裁剪

把圖片的局部形狀截取出來,這里我們截取小姐姐圖像，按照自己需求去掉前后左右多余邊框。

img = cv2.imread("./pic1.jpg")
h, w, ch = img.shape
print(h, w, ch)
# (x0,y0) (x1,y1) 矩陣
x0, y0 = 200, 80
x1, y1 = 880, 960
# img 是一個按行掃描的矩陣
res = img[y0:y1, x0:x1]
print('截取后 H,W=', res.shape[:2])
cv2.imwrite('./pic.jpg', res)

'''
1240 960 3
截取后 H,W= (880, 680)
'''

實際效果如下：

圖像組合

把兩個或者多個圖像進行堆疊、拼接。

準備一個原圖 pic1.jpg，再準備一個水印圖 img.png，目標是把水印貼在人像圖的最右下方。

# 讀取原始圖片
    image = cv2.imread('./pic1.jpg')
    (h, w) = image.shape[:2]
    print("SOURCE", image.shape)

    # 讀取水印
    imgsy = cv2.imread('./img.png')
    (h_sy, w_sy) = imgsy.shape[:2]
    print("SHUIYIN", imgsy.shape)

    # 定義原圖片選區
    roi = image[h - h_sy:h, w - w_sy:w]

    # 原圖片選區和水印區融合，讓水印透明
    for y in range(h_sy):
        for x in range(w_sy):

            p = imgsy[y, x]
            if (p[0], p[1], p[2]) == (0, 0, 0):
                imgsy[y, x] = roi[y, x]

    cv2.imwrite('./shuiyin+roi.png', imgsy)

    # 選區范圍設定為融合后的水印
    image[h - h_sy: h, w - w_sy: w] = imgsy

    cv2.imwrite('./pic_sy.jpg', image)