基于Python的Numpy包与OpenCV包实现图像的像素遍历读取与操作、写入赋值,对RGB彩色图像的各个通道操作进行了代码演示,使用的四个例子与代码演示展示了Python OpenCV编程中最基础...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-07-15 11:27:45
                            
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            # Python Image 像素操作
## 介绍
在Python中,我们可以使用各种库进行图像处理和像素操作。本文将介绍如何使用Python进行图像像素操作的基本步骤,并提供相应的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是图像像素操作的基本流程。可以使用以下甘特图表示:
```mermaid
gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title Python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            每个像素都由颜色组成,常见的颜色存储格式有RGB和bgr两种,虽然两者都是由红色通道、绿色通道和蓝色通道组成,但是顺序不同。OpenCV采用的颜色存储格式是bgr。需要注意的是,灰度图片是单一颜色通道。 通过mread()方法获取的图像数据是一个矩阵,我们可以将图像看成一个多维的list,其中第一维            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            canvas -像素操作ImageDataImageData对象中存储着canvas对象真实的像素数据。包括width,height,data(rgba的一维数组,索引值从0到(高度×宽度×4)-1)
createImageData(width,height[,imagedata]): 创建一个ImageData对象//ImageData { width: 100, height: 100, da            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            t(int i, int            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            像素读写:Mat作为图像容器,其数据部分存储了图像的像素数据,可以通过相关API获取图像数据部分,常见的Mat的像素读写get与put方法如下:方法支持类型double[] get(int row, int col)以下全部int get(int row, int col, double[] data)CV_64FC1~CV_64FC4int get(i...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Mat src=imread("image/test.png");		for(int i=1;i<src.cols;i++)	src.at(10,i)[0]=255;	for(int i=1;i<src.cols;i++)	src.at(20,i)[1]=255;	for(int i=1;i<src.cols;i++)	src.at(30,i)[2]=255;	for(int i=            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在OpenCV中,图像的像素值是以一个多维数组的形式表示的。上一篇已经介绍了cv::Mat类。对于图像中的每一个像素,可以通过Mat对象中的at<type>(i,j)函数(type可以是uchar、int等)获得Mat对象的像素值。访问像素值:cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(y, x); // 获取指定像素处的像素值
unsign            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            先理解题意,然后就是位操作改变原来数组的值。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在中。class CV_EXPORTS Mat{public: //a lot of methods …/*! includes several bit-fields: - the magic signature - conti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            快速图像像素操作提供了2个API,SetDIBPixelColor和GetDIBPixelColor,对DIB图像像素快速设置和取得, 以替代系统提供的SetPixel和GetPixel. SetPixel和GetPixel是基于DC的操作,速度太慢. // ImageSetPixelFast.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// cheungmine#i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            这是「进击的Coder」的第 557 篇技术分享作者:朱小五 阅读本文大概需要 6 分钟。   
 ” 
 之前在交流群有人问过这样一个问题:  当时我介绍了一个名为 Tiler 的 GitHub 开源库。这个 Python 项目很骚气!一秒生成可爱像素风图片!今天小五就给大家实战演示一下,如何将一个普通表情包转换成像素风?  Tiler简介Tiler,意味瓦工,也就是用各种小元素作为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:本文讲解图像处理基础知识和OpenCV入门函数。作者: eastmount。一.图像基础知识图像都是由像素(pixel)构成的,即图像中的小方格,这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位,每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。1.二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            今天因业务需要,要把原本像素为733*470的个人图片(格式jpg)改为200*100的工作照(png)。但是没有装ps,也不会用美图秀秀,所以就用python的程序来改变图像了。步骤如下:(1)安装easy_install PIL的库,全名:Python Imaging Library,截图如下:(2)安装好PIL之后,就可以使用了的。(3)使用的步骤如下:于是就可以把之前的较大的像素的图片变为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            遍历并修改图像像素值在使用opencv处理图像时,有时需要对图像的每个像素点进行处理,比如取反、修改值等操作,就需要通过h和w遍历像素。依然以下图为例:具体代码:import cv2 as cvimport numpy as npdef image_pixel(image_path: str):    img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)    cv.imshow('input', img)    h, w, c = img.sh            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1. 引言从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵。这也是opencv中使用 cv::Mat 这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像(单通道)而言,像素由8位无符号数来表示,其中0代表黑色,255代表白色。对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数。opencv允许我们创建不同像素类            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先推荐一本书:《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》网上可以下载到这本书的英文版,貌似没有翻译的。这本书的特点是里面的程序不是那种为了演示函数功能而写的面向过程的小程序,而是用面向对象的思路写的大程序,不过他是一步一步教你写出来的,也不要有太大压力。 任何图像处理算法,都是从操作每个像素开始的。即使你不会使用Ope            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装p            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-03-24 17:01:50
                            
                                295阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、遍历图片三个通道像素点,并修改相应的RGBdef access_pixels(image):    print(image.shape)    height = image.shape[0]    width = image.shape[1]    channels = image.shape[2]    print("width: %s  height: %s  channels: %s"%            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2018-10-01 16:30:22
                            
                                581阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    