2.影像方面Numpy陣列相關操作
In [1]:import cv2 as cv import numpy as np #圖片顏色反轉 def access_pixels(img): print(img.shape) height=img.shape[0] width=img.shape[1] channels=img.shape[2]#通道數量 print("width:%s,height:%s,channels=%s"%(width,height,channels)) for row in range(height): for col in range(width): for c in range(channels): pv=img[row,col,c] img[row,col,c]=255-pv cv.imshow("pixels_demo",img) #前面的access_pixels()方法可以用cv.bitwise_not()代替 def inverse(image): dst=cv.bitwise_not(image) cv.imshow("inverse",dst) #畫出藍色的圖 def create_image(): #img=np.zeros([400,400,3],np.uint8)#多通道 img=np.ones([400,400,1],np.uint8)#單通道 #畫灰度圖 img=img*127 #畫藍色圖 #img[:,:,0]=np.ones([400,400])*255 cv.imshow("new image",img) cv.imwrite("./gray.png",img) print("---hello-----") src=cv.imread("aaa.png",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #視窗名字 cv.namedWindow("picture1",0) cv.imshow("picture1",src) t1=cv.getTickCount() create_image() access_pixels(src) inverse(src) t2=cv.getTickCount() #getTickCount()：用于回傳從作業系統啟動到當前所經的計時周期數，看名字也很好理解，get Tick Count(s)， #getTickFrequency()：用于回傳CPU的頻率，get Tick Frequency，這里的單位是秒，也就是一秒內重復的次數， #總次數/一秒內重復的次數 = 時間(s) print("time:%s ms"%((t2-t1)/cv.getTickFrequency()+1000)) cv.waitKey(0) cv.destroyAllwindows()
---hello----- (96, 89, 3) width:89,height:96,channels=3 time:1000.2815058 ms
原圖：
灰色圖片：
pixel_demo輸出的圖片：
inverse輸出圖片：
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標籤：Python
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