plt，cv2图片像素值的立体显示

读取三通道图片的像素，并在对应像素位置显示出

下面的3D图像是一个平面的原因是，这个对同一张图片进行像素差的计算，
若换成其他图片，则可出现下面图片的情况
ax1.contourf是画出相对于那个方向上的等高线分布

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import osdef chang_size(img, size=[416, 128]):  # 修改图片大小并保存到图片文件夹下，路径无中文dir_name, suffix = os.path.splitext(img)save_img_name = dir_name + '_1' + suffiximg_arr = cv2.imread(img)img_arr = cv2.resize(img_arr, size)cv2.imwrite(save_img_name, img_arr)def getOne_wh_pixvalue(img):  # 单张图片的信息img_arr = cv2.imread(img)  # 读取的是np.array 可直接对各个维度加h, w, c = img_arr.shapeimg_b = img_arr[:, :, 0].astype(np.int16)img_g = img_arr[:, :, 1].astype(np.int16)img_r = img_arr[:, :, 2].astype(np.int16)img_sum = img_b + img_g + img_rreturn h, w, img_sum, img_b, img_g, img_rdef getTwo_difvalue(*arg):  # 两张三通道图片的每个像素的差if len(arg) != 2:print('不是两个图片')exit(0)img_inf = []for img in arg:try:h, w, img_sum, img_b, img_g, img_r = getOne_wh_pixvalue(img)except:print('读取图片像素值出现错误')img_inf.append([h, w, img_sum, img_b, img_g, img_r])if img_inf[0][:2] == img_inf[1][:2]:return img_inf[0][0], img_inf[0][1], abs(img_inf[0][2] - img_inf[1][2])else:print('size is not the same!!')exit(0)return Nonedef showOne_orTwo_pixdif(*arg):# print(arg)fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')if len(arg) == 1:print('一张图片')h, w, img_sum, img_b, _, _ = getOne_wh_pixvalue(arg[0])elif len(arg) == 2:print('两张图片')h, w, img_sum = getTwo_difvalue(*arg)else:print('图片参数超过2')exit(0)x = np.arange(0, w, 1)y = np.arange(0, h, 1)X, Y = np.meshgrid(x, y)print(Y.shape)print(img_sum.shape)Z = np.zeros(Y.shape, dtype=np.uint16)  # 新建一个元素全为0单shape和X,Y都一样的zfor i in range(Y.shape[0]):for j in range(Y.shape[1]):Z[i][j] = img_sum[i][j]ax1.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))# 绘制等高线，这个映射必须是等高线方向有差值,cmap/cm = color map# ax1.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))plt.show()img = 'imgs/4_6.png'
img1 = 'imgs/4_6.png'
showOne_orTwo_pixdif(img, img1)
# chang_size(img1)

一张车牌的像素

从底部向上看，可得到像素轮廓和车牌字符很相似

大概就是是这个样子

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Opencv读取图片像素值
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace c ...

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一张车牌的像素

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