Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 前言

上一篇介绍了用C++如何将一幅彩色图像和灰度图像进行反色处理，本篇接着用python来做同样的事情。

图像反转，其目的就是增强图像的暗区中白色或灰色的细节，特别是原图中的阴影黑色区域。原理就是用值255减去原来像素点上的像素值，比如用255（白色）-0（黑色）得到的是255（白色）。

2 相关概念

像素：像素是图像的最小单位。每一幅图像都是由M行N列的像素组成的，其中每一个像素都存储一个像素值。

RGB图像：

每一种颜色在视觉效果上都可以由不同比例的红、绿、蓝三种颜色合成（R-red，G-green，B-blue）。RGB图像存在3个通道，即R通道、G通道和B通道。其中R通道指的是红色通道；G通道指的是绿色通道；B通道指的是蓝色通道；并且每个色彩通道都在区间[0，255]内取值。RGB图像对应的是RGB色彩空间。

灰度图像：

每个像素都是从黑到白，被处理为256个灰度级别的单色图像。这256个灰度级别分别用区间[0，255]中的数值表示。其中，“0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，0~255的数值表示不同亮度（即色彩的深浅程度）的深灰色或者浅灰色。灰度图像对应的是GRAY色彩空间。

BGR色彩空间：

在RGB色彩空间中，彩色图像的通道顺序是R -> G -> B，但是在OpenCV中，RGB色彩空间被BGR色彩空间取代，使得彩色图像的通道顺序变成了B -> G -> R，与RGB刚好相反。

3 创建测试项目

创建测试项目、配置开发环境，具体可参考之前文章，这里就不多说了

Win10+Python3.10+OpenCV4.6.0加载显示图片_来灵的博客-CSDN博客

这次测试项目名称img_invert，VS2022种创建好的项目截图

Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理

将下列代码编辑到img_invert.py文件里，代码中有详细的注释

# !usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#color_path：彩色图片路径
#gray_path：灰度图片路径
#dst_color_path：反色后的彩色图片路径
#dst_gray_path：反色后的灰度图片路径
def img_invert(color_path, gray_path, dst_color_path, dst_gray_path):
    #打开彩色原始图像
    img_color = cv2.imread(color_path) 
    #获取彩色图像宽、高、通道数
    height_color, width_color, channels_color = img_color.shape
    #打印彩色图像的宽、高、通道数
    print("color:width[%d],height[%d],channels[%d]" % (width_color, height_color, channels_color))

    #将彩色图像转换成灰度图像
    #注意参数2：OpenCV中彩色色彩空间是BGR，转换成灰度色彩空间GRAY
    img_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #获取灰度图像宽、高、通道数
    #height_gray, width_gray = img_gray.shape
    height_gray, width_gray = img_gray.shape[:2]
    #打印彩色图像的宽、高、通道数
    print("gray:width[%d],height[%d]" % (width_gray, height_gray))
    #保存灰度图片
    cv2.imwrite(gray_path, img_gray)

    #显示转换之前的彩色图像和灰度图像
    cv2.imshow('img_color', img_color)
    cv2.imshow('img_gray', img_gray)

    #先将彩色图像反色
    #创建空白数组
    for row in range(height_color):
        for col in range(width_color):
            for chan in range(channels_color):
                point = img_color[row, col, chan]
                img_color[row, col, chan] = 255 - point

    #显示和保存反色后彩色图像
    cv2.imshow('dst_color', img_color)
    cv2.imwrite(dst_color_path, img_color)

    #接着讲灰度图像反色
    #创建空白数组
    for row in range(height_gray):
        for col in range(width_gray):
            img_gray[row][col] = 255 - img_gray[row][col]

    #显示和保存反色后灰度图像
    cv2.imshow('dst_gray', img_gray)
    cv2.imwrite(dst_gray_path, img_gray)

    #按下任何键盘按键后退出
    cv2.waitKey()
    #销毁所有窗口
    cv2.destroyAllWindows()
    print("test end...")

if __name__ == '__main__':
    color_path = 'color.jpg'
    gray_path = 'gray.jpg'
    dst_color_path = 'dst_color.jpg'
    dst_gray_path = 'dst_gray.jpg'
    img_invert(color_path, gray_path, dst_color_path, dst_gray_path)

编辑好代码的项目截图

Python调用OpenCV实现图像反色（反相）处理