使用 OpenCV Python 检查图像是否为空

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OpenCV 是一个 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，我们将了解使用 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，说明给定的图像是否为空。

输入图像

输出

Image is empty

让我们讨论一下检查给定图像是否为空的不同方法。

使用唯一像素计数

通常，空白/空图像在整个图像中具有更多唯一的像素值。通过将唯一像素计数与阈值进行比较，我们可以识别空图像。

示例

在此示例中，我们将使用 np.unique() 方法获取唯一元素。

import numpy as np
import cv2

def is_empty(img):
   # Reading Image
   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

使用标准差

空图像的标准差应接近于零。通常，空白/空图像在整个图像中可能具有更均匀的像素值。我们可以使用标准差计算均匀性程度。如果值低于某个阈值，那么我们可以说图像为空白。

示例

让我们获取一个“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):
   # Reading Image
   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 

我们使用了Numpy.std()方法来计算图像像素值的标准差。

使用像素值求和

空/黑图像的像素值为零。如果像素的总和不等于零，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

最初，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):
   # Reading Image
   image = cv2.imread(img)
   
   # Checking if the image is empty or not
   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 图像提供给已定义的 is_empty() 函数，以检查给定的图像是否为空。