現役JDと学ぶ画像処理入門①〜openCV入門〜

import cv2
import numpy as np    #画像の情報が収められたarrayをいじるためにnumpyを用いる。
from matplotlib import pyplot as plt    #画像の表示に用いる。
%matplotlib inline

image = cv2.imread('Lenna.jpg')

image.shape

#ウィンドウで表示
#ウィンドウ名を決定
Window_name = 'Lenna'

#ウィンドウの作成　(ウィンドウ名、ウィンドウの表示形式)
cv2.namedWindow(Window_name, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

#ウィンドウに画像表示 (ウィンドウ名、表示する画像の配列)
cv2.imshow(Window_name, image)

#キーが押されるまで画像を表示したままにする
#0→無限、0以上→指定ミリ秒表示
cv2.waitKey(0)

#ウィンドウの破棄 (ウィンドウ名)
cv2.destroyWindow(Window_name)

#ipython notebookで表示
plt.imshow(image)

#画像の色空間を変換。(入力ファイル名、(出力ファイル名)、色空間の変換コード)
#cv2.COLOR_BGR2RGBはBGR to RGB (BGRからRGBに変換)という意味。BGR2GRAYなどとするとグレースケール(白黒画像)になる。
rgb_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(rgb_image)

#(保存時のファイル名、保存する画像配列)
cv2.imwrite('new_lenna.jpg',image)

#縦幅、横幅をそれぞれ取り出す
height, width = image.shape[:2]

#変換行列の指定　横にa,縦にb動かしたい時は[ 1, 0, a],[ 0, 1, b]とする。(詳しくは後ほど！)
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])

#画像を平行移動　(入力画像の配列、変換行列、出力画像サイズ)
moved_image  =  cv2.warpAffine(rgb_image, M, (width, height))
plt.imshow(moved_image)

#回転の中心を決定　ここでは画像の中心に合わせている
center = (int(width/2),int(height/2))

#変換行列の決定　(回転の中心、回転角度、拡大率)
rotMat = cv2.getRotationMatrix2D(center, 15, 1)

#画像を回転　(入力画像の配列、変換行列、出力画像サイズ)
rotated_image = cv2.warpAffine(rgb_image, rotMat, (width,height))
plt.imshow(rotated_image)

#画像を拡大　(入力画像の配列、出力サイズ、fx =横軸方向拡大率、fy=縦軸方向拡大率、interpolation =補間方法の指定）
zoomed_image = cv2.resize(rgb_image, None, fx=2.0, fy=2.0, interpolation = cv2.INTER_LINEAR )
plt.imshow(zoomed_image)

#出力サイズの指定。割った際にfloatになってしまうのでint()を用いて整数にしましょう
size = (int(width*0.5), int(height*0.5))
#画像を拡大　(変換する前の画像配列、出力サイズ, interpolation = 補間方法の指定 )
compressed_image = cv2.resize(rgb_image, size, interpolation = cv2.INTER_CUBIC) 
plt.imshow(compressed_image)

#引き伸ばした画像を切り取る
#元の画像と引き伸ばした画像の縦、横を取り出す
height_1, width_1 = image.shape[:2]
height_2, width_2 = zoomed_image.shape[:2]

# x、y軸それぞれの切り取り開始点の決定
x =  int((width_2-width_1)/2)
y =  int((height_2-height_1)/2)

#切り取り開始点から元の画像分のサイズを切り取る
#[y:y+height_1]は、yの位置からy+height_1の位置までを指定して抜き出す、という意味。画像データをただの配列として扱えるところがポイント！
crop_image = zoomed_image[y:y+height_1, x:x+width_1]
plt.imshow(crop_image)