[转载] python+opencv图像处理：numpy数组操作

参考链接： Python中的numpy.pv

图片以矩阵的形式存在电脑里，需要用到数组操作来完成对图像的处理

常用的有两个API: zeros和ones

1 np.ones(size) 可以创建任意维度的数组，各个元素值均为1

3 np.zeros(size,dtype) 同上，但各个元素值为0.默认元素类型为浮点数

使用示例：

1 　　 img = np.zeros([256, 256, 3], np.uint8)

2 #创建长宽为256的图片，三通道(BGR)，像素大小为8位无符号整数

3 img[: , : , 0] = np.ones([256,256])*255

4 #设置图片的颜色B通道为255，也就是蓝色

5 cv.imshow("new image", img)

7 #单通道的灰度图像

8 img1 = np.ones([400, 400, 1], np.uint8)

9 img1 = img1 * 147

10 cv.imshow("new image", img1)

图片填充 image.fill(pixel)

转换维度 image.reshape(size)

使用示例：

1 m1 = np.ones([30, 30], np.uint8) #创建单通道的灰度图形

2 m1.fill(12)

3 print(m1)

4 cv.imshow("m1", m1)

5 #reshape注意size大小匹配 30*30=10*90

6 m2 = m1.reshape([10,90])

7 print(m2)

8 cv.imshow("m2", m2)

对pixel的简单操作：方法一：遍历；方法二：API

1 def access_pixels(image):

2 print(image.shape)

3 height = image.shape[0]

4 width = image.shape[1]

5 channels = image.shape[2]

6 print("width : %s, height : %s, channels : %s" %(width, height, channels))

7 for i in range(height):

8 for j in range(width):

9 for k in range(channels):

10 pv = 255 - image[i, j, k]

11 image[i, j, k] = pv

12 cv.imshow("pixels_demo", image)

15 def inverse(image):

16 #和上一个函数的for循环功能类似

17 dst = cv.bitwise_not(image)

18 cv.imshow("inverse demo", dst)

分别运行两个函数发现使用API比循环遍历快不少。（python运行比较慢，API是C++写的）

计算函数运行时间：

1 t1 = cv.getTickCount()

2 access_pixels(src) #需要测试时间的函数

3 t2 = cv.getTickCount()

4 time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()

5 print("time : %s ms" %(time*1000))

转载于:https://www.cnblogs.com/lzying/p/11364647.html

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