如何实现Python中常用图片处理函数的使用
这篇文章跟大家分析一下“如何实现Python中常用图片处理函数的使用”。内容详细易懂,对“如何实现Python中常用图片处理函数的使用”感兴趣的朋友可以跟着小编的思路慢慢深入来阅读一下,希望阅读后能够对大家有所帮助。下面跟着小编一起深入学习“如何实现Python中常用图片处理函数的使用”的知识吧。
cvtColor函数
这个函数有两个参数
1,class="lazy" data-src 要进行变换的原图像
2,code 转换代码标识
例子:
import cv2image=cv2.imread("ddd.jpg")image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)cv2.imshow("",image1)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
split()和merge()
例子:
import cv2image=cv2.imread("ddd.jpg")# image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)r,g,b=cv2.split(image)cv2.imshow("r",r)cv2.imshow("g",g)cv2.imshow("b",b)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
import cv2image=cv2.imread("/home/dfy/Pictures/Camera_photo/Camera_photo/sss.jpg")# image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)r,g,b=cv2.split(image)cv2.imshow("r",r)cv2.imshow("g",g)cv2.imshow("b",b)image1=cv2.merge([b,g,r])cv2.imshow("image",image1)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
threshold()函数
ret,image= cv2.threshold(class="lazy" data-src,thresh,maxval,type)
实现二值化的重要函数
参数说明
class="lazy" data-src
输入图像
image
输出图像
thresh
阀值
maxval
当像素值超过阀值thresh 时赋值为maxval
type
当像素值小于阀值thresh的时赋值为type type可填下面5种类型的参数
例子:
import cv2image=cv2.imread("/home/dfy/Pictures/Camera_photo/Camera_photo/sss.jpg")# image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)# r,g,b=cv2.split(image)# cv2.imshow("",r)# cv2.imshow("",g)# cv2.imshow("",b)# image1=cv2.merge([b,g,r])# cv2.imshow("image",image1)ret,image1=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY)ret1,image2=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)# ret2,image3=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_TRIANGLE)ret3,image4=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)ret4,image5=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)cv2.imshow("1",image1)cv2.imshow("2",image2)# cv2.imshow("3",image3)cv2.imshow("4",image4)cv2.imshow("5",image5)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
自定义threshold函数进行二值化
import cv2image=cv2.imread("/home/dfy/Pictures/Camera_photo/Camera_photo/sss.jpg")width,height,n=image.shapeimage2=image.copy()for i in range(width): for j in range(height): for channel in range(3): if image2[i][j][channel]>127: image2[i][j][channel]=255 else: image2[i][j][channel]=0cv2.imshow('',image2)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
这个速度很慢对于分辨率太高的图
色度函数applyColorMap
import cv2image=cv2.imread("/home/dfy/Pictures/Camera_photo/Camera_photo/sss.jpg")image_color_map=cv2.applyColorMap(image,cv2.COLORMAP_JET)cv2.imshow("im",image_color_map)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()
关于如何实现Python中常用图片处理函数的使用就分享到这里啦,希望上述内容能够让大家有所提升。如果想要学习更多知识,请大家多多留意小编的更新。谢谢大家关注一下编程网网站!
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341