OpenCV-Python[第三章]——图像格式及操作方法

最新推荐文章于 2022-08-28 17:02:16 发布
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#OpenCV #Python

本文介绍了图像作为2维数组的概念，详细阐述了如何利用OpenCV-Python进行像素定位，包括彩色图像中BGR像素点的访问以及灰度图像的处理。通过数组切片操作实现图像区域（ROI）的选择，并提及了cv2.split方法来获取图像颜色分量。同时，文章提到了使用图像成员函数item/itemset进行像素访问和修改的方式。

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理解图像

图像其实就是一个2维数组，因此可以使用行列坐标对图像像素点进行定位。对于彩色图像，每个像素点对应的是一个包含bgr(cv2.imread读取的图像为BGR模式)的三元素的数组，灰度图像则每个像素对应一个灰度值。

px = img[100,100] #access pixel
print px          #print the pilxe value

此外，可以使用数组的切片操作访问图像区域（ROI）

ball = img[280:340,330:390]
img[273:333,100:160] = ball

前面提到可以使用cv2.split获取颜色分量，在知道图像其实就是二维数组之后，还可以使用切片操作获取图像分量。

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