在上一節(jié)中，主要是介紹了圖像的基本知識(shí)以及OpenCV的基本操作，具體內(nèi)容參見(jiàn)“使用Numpy和Opencv完成基本圖像的數(shù)據(jù)分析(Part I)”。這部分內(nèi)容是接著上一節(jié)的內(nèi)容，主要介紹一些其它的操作。

使用邏輯操作處理像素值

可以使用邏輯運(yùn)算符創(chuàng)建相同大小的數(shù)組。但是，邏輯運(yùn)算操作并不會(huì)創(chuàng)建出任何新的數(shù)組，只是將True返回給主機(jī)變量(host variable)。例如：假設(shè)在RGB圖像中過(guò)濾掉一些像素值低的像素或像素值高的像素(以及其它任何條件)，將RGB轉(zhuǎn)換為灰度圖看起來(lái)不錯(cuò)，但是我們目前不會(huì)對(duì)彩色圖像進(jìn)行這樣的處理。

首先加載圖像，并將其顯示在屏幕上： 

注意圖像的路徑問(wèn)題.之后需要考慮轉(zhuǎn)儲(chǔ)這個(gè)顯示的圖像。假設(shè)對(duì)于任何情況，我們都想要濾除掉低于某值的所有像素值，并假設(shè)該閾值設(shè)置為20。為此，我們將使用邏輯運(yùn)算符來(lái)執(zhí)行此任務(wù)，最終結(jié)果將返回所有索引的真值。 

正如之前所說(shuō)，主機(jī)變量，一般并不使用這個(gè)名稱(chēng)，但在本文中引用它，這是因?yàn)樗男袨橹槐Ａ粽嬷?，而不是其他任何形式的值。所以，如果展示low_pixel和pic的形狀，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)它們其實(shí)具有相同的形狀。 

我們使用全局比較運(yùn)算符為所有像素值小于200的像素點(diǎn)生成低值濾波器。但是，我們也可以使用此low_pixel數(shù)組作為索引將這些低值設(shè)置為某些特定值，這些值可能高于或低于先前的像素值。 

掩膜

圖像掩膜是一種圖像處理技術(shù)，被廣泛用于去除具有模糊邊緣、透明或毛刺部分的照片背景，看起來(lái)類(lèi)似于PS中的一項(xiàng)技術(shù)。

下面將帶領(lǐng)讀者一起創(chuàng)建一個(gè)圓盤(pán)形狀的掩膜。首先，我們測(cè)量從圖像中心到每個(gè)邊界像素值的距離，在這里采用應(yīng)用比較方便的半徑，然后使用邏輯運(yùn)算符創(chuàng)建一個(gè)圓盤(pán)。這個(gè)過(guò)程很簡(jiǎn)單，如下面的代碼所示： 

衛(wèi)星圖像處理

作為edX的公開(kāi)課之一，下面將介紹一些衛(wèi)星圖像及其處理方法，這部分內(nèi)容是十分有用的，下面對(duì)其進(jìn)行一些處理，做一些分析任務(wù)。 

下面看看它的一些基本信息： 

從中可以發(fā)現(xiàn)一些有趣的東西，像許多其他可視化結(jié)果一樣，每個(gè)rgb層中的顏色都表示對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。例如，紅色強(qiáng)弱表示像素中地理數(shù)據(jù)點(diǎn)的高度，藍(lán)色強(qiáng)弱表示方位的度量，而綠色表示斜率，這些顏色將有助于我們以更快、更有效的方式傳達(dá)信息，而不僅是顯示數(shù)字。

• 紅色像素表示：高度
• 藍(lán)色像素表示：方位
• 綠色像素表示：斜率

只需看一下這張彩色圖像，訓(xùn)練有素的眼睛就能分辨出海拔是多少，斜率是多少，方位在哪里，所以為這些顏色加載更多含義能夠表示更科學(xué)的東西，一個(gè)好的想法!

檢測(cè)每個(gè)通道的高像素 

作者：Mohammed Innat，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)研究者