使用 OpenCV Python 检查图像是否为空
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OpenCV 是 Python 中的开源计算机视觉库。它是 Python 中的图像处理库之一，它使用 Python Numpy 库，因此所有图像数组都表示为 ndarray 类型。OpenCV-python 需要 numpy 库，我们需要确保 numpy 也安装在我们的 Python 解释器中。
在本文中，我们将看到使用 OpenCV Python 检查给定图像是否为空的不同方法。让我们观察输入输出场景，以了解如何使用 Python OpenCV 检查给定图像是否为空。
输入输出场景
假设我们有一个空白的输入图像，在输出中，我们将看到一个语句，说明给定图像是否为空。
输入图像
输出
图像为空
让我们讨论一下检查给定图像是否为空的不同方法。
具有唯一像素数
通常，空白/空图像在整个图像中具有更多唯一像素值。通过将唯一像素数与阈值进行比较，我们可以识别空图像。
示例
在此示例中，我们将使用 np.unique() 方法来获取唯一元素。
import numpy as np
import cv2
def is_empty(img):
# 读取图像
image = cv2.imread(img, 0)
np.reshape(image, (-1,1))
u, count_unique = np.unique(image, return_counts =True)
if count_unique.size< 10:
return "Image is empty"
else:
return "Image is not empty"
print(is_empty('whh.jpg'))
输入图像
输出
Image is empty
有标准差
空图像的标准差应接近于零。通常，空白/空图像可能在整个图像中具有更均匀的像素值。我们可以使用标准差来计算均匀度。如果该值低于某个阈值，那么我们可以说图像是空白的。
示例
让我们取一张"blank.png"图像并通过计算标准差来验证它。
import numpy as np
import cv2
def is_empty(img):
# 读取图像
image = cv2.imread(img, 0)
np.reshape(image, (-1,1))
std_dev=np.std(image)
if std_dev < 1:
return "Image is empty"
else:
return "Image is not empty"
print(is_empty('Blank.png'))
输出
Image is empty
我们使用 Numpy.std() 方法计算图像像素值的标准差。
对像素值求和
空/黑色图像的像素值为零。如果像素总和不等于零，那么我们可以说给定的图像不为空。如果总和等于零，则给定的图像为空。
示例
首先，我们将使用 numpy.zeros() 方法创建一个空白图像。然后验证给定的图像是否为空。
import numpy as np
import cv2
blank_image2 = np.zeros((100,100,3), dtype=np.uint8)
cv2.imwrite("result.jpg", blank_image2)
def is_empty(img):
# 读取图像
image = cv2.imread(img)
# 检查图像是否为空
if np.sum(image) == 0:
result = "Image is empty!"
else:
result = "Image is not empty!"
return result
print(is_empty('result.jpg'))
输出
Image is empty
结果图像的详细信息
结果图像由 numpy 数组数据的 cv2.imwrite() 方法创建。然后将 result.jpg 图像提供给定义的 is_empty() 函数，以检查给定的图像是否为空。
