路线教学——掌握opencv(一)像素计算

opencv 里的图像是矩阵格式

 girl=cv.imread(r"img\dog.jpg")
 print(type(girl))

结果如下：

<class 'numpy.ndarray'>

图像的尺寸就表明共有多少个像素点，每个像素点有三个通道，分别代表b,g,r三层颜色，取值（0,255）之间。

当将变量x代入数组修改每个色层的像素之后，图像就会发生截然不同的变换。示例程序如下：

import cv2 as cv 
import numpy as np
import math

# 像素计算
def access_pixel(image):
    # 计录时值
    t1=cv.getTickCount()
    height,width,channels=image.shape
    for row in range(height):
        for col in range(width):
            for c in range(channels):
                pv=image[row,col,c]
                if pv<200:
                    image[row,col,c]=20*1.2# 固定值
                '''''
                image[row,col,c]=255-pv#    255为白色，胶卷色
                if pv<200:
                    image[row,col,c]=20*1.2# 固定值
                if pv<200:
                    image[row,col,c]=pv*1.2# 部分高亮
                '''''
       
    cv.imshow("pixel_demo",image)
    info(image)
    #   计时，秒数=末时值-初时值/cpu频率
    t2=cv.getTickCount()
    time=(t2-t1)/cv.getTickFrequency()
    print("time:%s s"%time)
    print("t1:%s"%t1)
    print("t2:%s"%t2)
    print("-------------------开机时间!----------------------")

# 图像导入
def main2():
    global girl
    girl=cv.imread(r"img\dog.jpg")
    girl=solid_size(girl,400)
    print(type(girl))
    
#  ——1图像尺寸调整
def solid_size(image,width=500):
    h,w,c=image.shape
    height=int(width/w*h)
    image=cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_NEAREST)
    cv.imshow("name",image)
    return image


if __name__ == "__main__":
    main2()
    access_pixel(girl)
    cv.waitKey(0)#  维持时间，为0时任意键退出
    cv.destroyAllWindows()

运行结果如下：

目录：
（暂无）