OpenCV实验系列之基本图片操作

OpenCv对图片视频的简单操作 图片由像素点组成,每个像素点颜色由 RGB 三通道数值(0-255)决定。使用 OpenCV 和 NumPy 实现指定区域马赛克效果。基于区域选择(ROI)将两张图片的指定区域融合。 阅读详情

OpenCV实验系列之基本图片操作

注意:以下内容根据opencv官网提供的教程结合个人理解所得,仅是个人学习笔记,可能存在错误或偏差,欢迎指正。

读写及显示图片

Mat img = imread(filename)//读取图片,图片格式判定取决于最先的几个字节
Mat img = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);//以灰度图方式读取图片
imwrite(filename, img);//写入图片(写入图片的格式取决于文件名的拓展名)

读写像素值

//读取单通道像素值
Scalar intensity = img.at<uchar>(y, x);
Scalar intensity = img.at<uchar>(Point(x, y));//注意这里x,y位置是有区别的!

//读取BGR三通道像素值
Vec3b intensity = img.at<Vec3b>(y, x);
uchar blue = intensity.val[0];
uchar green = intensity.val[1];
uchar red = intensity.val[2];

//写入像素值
img.at<uchar>(y, x) = 128;

//将图片全部赋值为0
img = Scalar(0);

//显示图片
namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("image", img);

选取图片特定区域

Rect r(10, 10, 100, 100);
Mat smallImg = img(r)

转换图片格式

//将图片转由彩图换成灰度图
cvtColor(img, grey, COLOR_BGR2GRAY);
//转换图片数据格式
src.convertTo(dst, CV_32F);
工作小记:PIL和opencv读取图片的差异 在使用Python和C++等语言处理图像时,常常会用到Python自带的Python Imaging Library和专用的图像处理工具库Opencv。有时在做图像预处理的时候使用了不同的库,可是在工程对接中需要保证图像处理结果的一致性,这时如果两边分别使用了PIL库和Opencv库,往往会碰到问题。 ... 阅读详情

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Nrush
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