python图像处理方法_python图像处理之反色实现方法

这篇博客介绍了如何使用Python的OpenCV库对图像进行反色处理。通过读取像素灰度值并用255减去它来实现灰度图像的反色,对于彩色图像,将每个像素的RGB值分别用255减去实现反色效果。提供了相应的Python代码示例和运行结果展示。

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本文实例讲述了python图像处理之反色实现方法。分享给大家供大家参考。具体如下:

我们先加载一个8位灰度图像

每一个像素对应的灰度值从0-255

则只需要读取每个像素的灰度值A,再将255-A写入

这样操作一遍后,图像就会反色了

这里运行环境为:

Python为:Python2.7.6

OpenCV2.4.10版(可到http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/下载)

numpy为:numpy-1.9.1-win32-superpack-python2.7(可到http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.1/下载)

具体python代码如下:

import cv2.cv as cv

image = cv.LoadImage('angelababy.jpg',0)

size = (image.width,image.height)

iTmp = cv.CreateImage(size,image.depth,image.nChannels)

for i in range(image.height):

for j in range(image.width):

iTmp[i,j] = 255 - image[i,j]

cv.NamedWindow('image')

cv.NamedWindow('iTmp')

cv.ShowImage('image',image)

cv.ShowImage('iTmp',iTmp)

cv.WaitKey(0)

运行结果如下图所示:

f32e2c241b4a8f1e34148cc607d8782b.png

我们再稍微改动一下上面的代码

对于彩色图片,对于每个像素点,OpenCV在Python中是以tuple(R,G,B)的形式存储的

所以对于彩色图片的反色,只需要获得tuple(255-R,255-G,255-B)就行了

代码如下:

import cv2.cv as cv

image = cv.LoadImage('angelababy.jpg',1)

size = (image.width,image.height)

iTmp = cv.CreateImage(size,image.depth,image.nChannels)

for i in range(image.height):

for j in range(image.width):

iTmp[i,j] = (255-image[i,j][0],255-image[i,j][1],255-image[i,j][2])

cv.NamedWindow('image')

cv.NamedWindow('iTmp')

cv.ShowImage('image',image)

cv.ShowImage('iTmp',iTmp)

cv.WaitKey(0)

运行效果如下图所示:

b7a34c23789510f91f007d08f6e2cc2d.png

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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