Python-Opencv學習2——Numpy的基本操作
- 獲取影像的高寬
- 遍歷并修改像素
- 計時
- 創建新的影像并修改
- 多通道
- 單通道
- 創建矩陣
- 維度之間的變換
獲取影像的高寬
Numpy可遍歷陣列中的每個像素點，可以修改陣列中的像素點的值
# 獲取影像的高、寬和通道
def access_pixels(image):
print(image.shape)
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
# channels = image.shape[2]
# 在彩色影像中才有通道，此處是灰度圖
print("width : %s,height : %s" % (width, height))
Opencv中RGB彩色影像的順序是BGR(Blue、Green、Red)
遍歷并修改像素
for row in range(height):
for col in range(width):
pv = image[row, col] # 遍歷
image[row, col] = 255-pv
但是，這種方法的耗時有點長，可以用下面的API：
# 和上面的函式實作功能一樣，可以反轉影像，但是速度更快
def inverse(image):
dst = cv.bitwise_not(image)
cv.imshow("inverse", dst)
計時
cv.getTickCount() 和 cv.getTickFrequency()來實作計時的功能
t1 = cv.getTickCount()
t2 = cv.getTickCount()
time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()
print("Time : %s ms" % (time*1000)) # 這里用毫秒來表示，用秒就去掉*1000
創建新的影像并修改
初始化影像的兩種方法：
一個是用zeros()，把影像全部變成0（黑色）；
一個是用ones()，把影像全部變成1（白色），
多通道
# 創建新的影像, 并修改
def create_image():
img = np.zeros([400, 400, 3], np.uint8)
img[:, :, 0] = np.ones([400, 400])*255 # 修改第一個通道Blue
# img[:, :, 1] = np.ones([400, 400]) * 255 # 修改第兩個通道Green
# img[:, :, 2] = np.ones([400, 400]) * 255 # 修改第三個通道Red
cv.imshow("new image", img)
創建了一幅黑色影像
修改第一個通道的值，結果如下（藍色）
單通道
def create_image_single():
# img = np.zeros([400, 400, 1], np.uint8)
# img[:, :, 0] = np.ones([400, 400])*127
# 或者用下面這兩行
img = np.ones([400, 400, 1], np.uint8)
img = img * 127
cv.imshow("new image", img)
創建矩陣
def fill_in():
m1 = np.ones([3, 3], np.float) # 注意這里的型別
m1.fill(122.388)
print(m1)
輸出結果為：
[[122.388 122.388 122.388]
[122.388 122.388 122.388]
[122.388 122.388 122.388]]
將float改為uint8：
def fill_in():
m1 = np.ones([3, 3], np.uint8)
m1.fill(122.388)
print(m1)
結果變成整型
[[122 122 122]
[122 122 122]
[122 122 122]]
型別要選擇合適，看這個例子：
def fill_in():
m1 = np.ones([3, 3], np.uint8)
m1.fill(12238.8)
print(m1)
此時被截斷，只能輸出：
[[206 206 206]
[206 206 206]
[206 206 206]]
因此，型別要選擇合適，避免發生如上的截斷情況，導致后續處理達不到效果
避免溢位，可以用cv.convertScaleAbs( )
維度之間的變換
用reshape(),但是資料不能變，1* 9不可能變成2* 5
# 創建矩陣
def fill_in():
m1 = np.ones([3, 3], np.uint8)
m1.fill(122.388)
print(m1)
# 維度變換
m2 = m1.reshape([1, 9])
print(m2)
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