剖析python opencv的“ = ” 和 “.copy()” 区别

前言

在计算机视觉和图像处理中，我们经常需要对图像进行复制或克隆。在python中使用opencv进行图像处理时，我们可以使用两种方式来复制图像：

• == ：这种方式直接将一个图像变量赋值给另一个图像变量。
• .copy() ：这种方式使用opencv中的.copy()方法来复制图像。

这两种方式看起来似乎是等价的，但实际上它们之间存在着一些重要的差异。在本文中，我们将通过一系列实验来分析这两种方式的差异，并帮助读者理解它们之间的区别。

实验

我们首先使用opencv中的imread()方法加载一张图像，并将其分别赋值给两个变量img1和img2。

import cv2

img1 = cv2.imread('image.jpg')
img2 = img1

现在，我们使用=和.copy()两种方式来复制图像img1。

img3 = img1
img4 = img1.copy()

接下来，我们分别对img1、img2、img3、img4这四张图像进行修改。

img1[100, 100] = [255, 0, 0]  # 将图像`img1`的(100, 100)像素点设置为红色
img2[200, 200] = [0, 255, 0]  # 将图像`img2`的(200, 200)像素点设置为绿色
img3[300, 300] = [0, 0, 255]  # 将图像`img3`的(300, 300)像素点设置为蓝色
img4[400, 400] = [255, 255, 255]  # 将图像`img4`的(400, 400)像素点设置为白色

最后，我们使用imshow()方法将这四张图像分别显示出来。

cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.imshow('img3', img3)
cv2.imshow('img4', img4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果

实验结果表明，使用=来复制图像会导致所有四张图像都发生变化，而使用.copy()来复制图像只会导致被复制的图像发生变化。

这说明，使用=来复制图像时，实际上只是复制了图像的引用，而并没有复制图像的数据。因此，对其中一张图像进行修改时，其他图像也会受到影响。

而使用.copy()来复制图像时，则会创建一个新的图像对象，并将其数据从源图像中复制过来。因此，对被复制的图像进行修改时，不会影响源图像。

结论

通过实验，我们可以得出结论：

• 使用=来复制图像会导致所有四张图像都发生变化，而使用.copy()来复制图像只会导致被复制的图像发生变化。
• 使用=来复制图像时，实际上只是复制了图像的引用，而并没有复制图像的数据。因此，对其中一张图像进行修改时，其他图像也会受到影响。
• 而使用.copy()来复制图像时，则会创建一个新的图像对象，并将其数据从源图像中复制过来。因此，对被复制的图像进行修改时，不会影响源图像。

在实际应用中，我们应该根据具体情况来选择使用哪种方式来复制图像。如果我们需要对图像进行修改，那么应该使用.copy()方法来复制图像，以避免影响源图像。