【OpenCV 例程200篇】08. 圖像的復制（np.copy）

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使用 Numpy 的 np.copy() 函數可以進行圖像的復制，不能通過直接賦值進行圖像的復制。

函數說明：

arr = numpy.copy(img) # 返回一個復制的圖像

參數說明：

• img：ndarray 多維數組，表示一個灰度或彩色圖像

注意事項：

Python 中的 “復制” 有無拷貝、淺拷貝和深拷貝之分，無拷貝相當于引用，淺拷貝只是對原變量內存地址的拷貝，深拷貝是對原變量（ndarray數組）的所有數據的拷貝。

Numpy 直接賦值是無拷貝，np.copy() 方法是深拷貝，切片操作是特殊的淺拷貝。

直接賦值得到的新圖像相當于引用，改變新圖像的值時原圖像的值也發生改變；np.copy() 方法復制圖像（ndarray數組）得到的新圖像才是深拷貝，改變復制圖像的形狀或數值，原來圖像并不會發生改變。

基本例程：

# 1.15 圖像的復制img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # flags=1 讀取彩色圖像(BGR)img2 = img1.copy()print("img2=img1.copy(), img2 is img1?", img2 is img1)for col in range(100):for row in range(100):img2[col, row, :] = 0img3 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # flags=1 讀取彩色圖像(BGR)img4 = img3print("img4=img3, img4 is img3?", img4 is img3)for col in range(100):for row in range(100):img4[col, row, :] = 0cv2.imshow("Demo1", img1) # 在窗口顯示圖像cv2.imshow("Demo2", img2) # 在窗口顯示圖像cv2.imshow("Demo3", img3) # 在窗口顯示圖像cv2.imshow("Demo4", img4) # 在窗口顯示圖像key = cv2.waitKey(0) # 等待按鍵命令

本例程中，img4=img3 直接賦值，改變 img4 的數值后 img3 的數值也被改變了；img2 = img1.copy()，改變 img2 的數值后 img1 并未發生改變。

本例程的運行結果如下，使用 np.copy() 方法得到的新圖像才是深拷貝。

img2=img1.copy(), img2 is img1? False img4=img3, img4 is img3? True

（本節完）

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Crated：2021-11-18

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總結

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