# import numpy as np # 导入numpy模块 # list = [1, 2, 3] # 列表 # # 创建浮点型数组 # n1 = np.array(list, dtype=np.float_) # # 或者 # n1 = np.array(list, dtype=float) # print(n1) # print(n1.dtype) # print(type(n1[0])) # import numpy as np # nd1 = [1, 2, 3] # nd2 = np.array(nd1, ndmin=3) #三维数组 # print(nd2) # import numpy as np # n = np.empty([2, 3]) # 2*3的空数组 # print(n) # import numpy as np # n = np.ones((3, 3), np.uint8) # 元素均为1,OpenCV经常使用该方法创建纯掩膜 # print(n) # import numpy as np # n1=np.array([1,2,3]) #创建一维数组 # print(n1[0]) # 索引,索引左闭右开 # #纯黑色图像 # import cv2 # import numpy as np # # width = 200 # 图像的宽 # height = 100 # 图像的高 # # 创建指定宽高、单通道、像素值都为0的图像 # img = np.zeros((height, width), np.uint8) # cv2.imshow("img", img) # 展示图像 # cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 # cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体 # #创建纯白图像 # import cv2 # import numpy as np # # width = 200 # 图像的宽 # height = 100 # 图像的高 # # 创建指定宽高、单通道、像素值都为1的图像 # img = np.ones((height, width), np.uint8) * 255 # cv2.imshow("img", img) # 展示图像 # cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 # cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体 # OpenCV中彩色图像默认为BGR格式,彩色图像的第三个索引表示的就是蓝绿红三种颜色的分量 # 创建彩色图像数组时要将数组创建成三维数组,然后复制出三个副本,三个副本分别修改最后一个索引代表的元素值,索引0表示蓝色分量,索引1表示绿色分量,索引2表示红色分量 # import cv2 # import numpy as np # # width = 200 # 图像的宽 # height = 100 # 图像的高 # # 创建指定宽高、3通道、像素值都为0的图像 # img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) # blue = img.copy() # 复制图像 # blue[:, :, 0] = 255 # 1通道所有像素都为255 # green = img.copy() # green[:, :, 1] = 255 # 2通道所有像素都为255 # red = img.copy() # red[:, :, 2] = 255 # 3通道所有像素都为255 # cv2.imshow("blue", blue) # 展示图像 # cv2.imshow("green", green) # cv2.imshow("red", red) # cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 # cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体 # 生成随机像素 # import cv2 # import numpy as np # # # width = 200 # 图像的宽 # height = 100 # 图像的高 # # 创建指定宽高、单通道、随机像素值的图像,随机值在0~256之间,数字为无符号8位格式 # img = np.random.randint(256, size=(height, width), dtype=np.uint8) # cv2.imshow("img", img) # 展示图像 # cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 # cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体 # 图像的拼接 # hstack可以对数组进行水平拼接,vstack可以对数组进行垂直拼接 # import cv2 # import numpy as np # # img = cv2.imreadqq.jpg") # 读取原始图像 # img_h = np.hstack((img, img)) # 水平拼接两个图像 # img_v = np.vstack((img, img)) # 垂直拼接两个图像 # cv2.imshow("img_h", img_h) # 展示拼接之后的效果 # cv2.imshow("img_v", img_v) # cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后 # cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗体