2.图像方面Numpy数组相关操作

 

2.图像方面Numpy数组相关操作

SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。 In [1]:

import cv2 as cv 
import numpy as np
#图片颜色反转
def access_pixels(img):
    print(img.shape)
    height=img.shape[0]
    width=img.shape[1]
    channels=img.shape[2]#通道数量
    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)
    
#画出蓝色的图    
def create_image():
    #img=np.zeros([400,400,3],np.uint8)#多通道
    img=np.ones([400,400,1],np.uint8)#单通道
    #画灰度图
    img=img*127
    #画蓝色图
    #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)
#窗口名字
cv.namedWindow("picture1",0)
cv.imshow("picture1",src)
t1=cv.getTickCount()
create_image()
access_pixels(src)
inverse(src)
t2=cv.getTickCount()
#getTickCount()：用于返回从操作系统启动到当前所经的计时周期数，看名字也很好理解，get Tick Count(s)。 
#getTickFrequency()：用于返回CPU的频率。get Tick Frequency。这里的单位是秒，也就是一秒内重复的次数。
#总次数/一秒内重复的次数 = 时间(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

 

 

原图：

 

 

 

灰色图片：

 

 

 

pixel_demo输出的图片：

 

 

 

inverse输出图片：

 

 

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