5.OpenCV像素点操作--反转色照片处理

Gskull

于 2018-07-18 21:16:14 发布

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分类专栏： AI_Python_OpenCV 文章标签： Python OpenCV

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gskull/article/details/81105468

本文介绍如何使用OpenCV通过遍历像素点数组实现反色照片处理，探讨不同处理方法的时间效率，包括直接操作数组和使用OpenCV内置函数，展示了反色处理的效果并比较了各方法耗时。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV读取到的图片内容是一个数组

这就意味着我们可以通过这个数组来操作图片的每个像素点来达到修改图片的目的

我们可以把图片的每个像素点的颜色进行反色处理

然后我们就得到了一幅类似底片的反色照片

根据这个思路结合先前获取图片信息的章节内容（查看图片的信息）

只需要遍历图片每一个像素点的每个通道再处理就OK了

上代码

import cv2 as cv


def access_pixels(image):
    print(image.shape)
    shape = image.shape
    height = shape[0]
    width = shape[1]
    channels = shape[2]
    print("Width= %s, Height= %s, Channels= %s" % (width, height, channels))
    for row in range(height):
        for col in range(width):
            for cn in range(channels):
                """获取image单个像素点的某个通道,顺序是BGR"""
                pv = image[row, col, cn]
                """255-原本的颜色就变成了反色"""
                image[row, col, cn] = 255 - pv
    cv.imshow("imshow_inverse", image)
src = cv.imread("image/bayer.png")
cv.imshow("imshow", src)
access_pixels(src)
cv.waitKey(0)

shape就是图