opencv-学习笔记(2)

　　　　　　　　　　　　　　　　opencv-学习笔记(2)

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这章记录了

1. 获取像素点，改变像素点
2. 获取图像的属性(行，列，通道数，数据类型)
3. roi感应区
4. 拆分以及合并图像通道
5. 边缘扩充

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opencv获取像素点，改变像素点

----下面是一般方法

获取像素很简单只需要img[x,y]就可以获取像素

img[x,y,0/1/2]就可以获取brg中某一值

修改也很简单img[100,100]=[255,255,255]即可

----优化

 

我们用item获取元嵩

itemset改变元素

代码如下

import numpy as np
import cv2

img=cv2.imread('1.jpg',1)
print(img.item(10,10,2))
img.itemset((10,10,2),100)
print(img.item(10,10,2))

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opencv获取图像的行列和通道数

用函数img.shape即可

img.size获取像素数目

img.dtype获取图像数据类型

opencv里面一般是##uint8

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图像感应ROI

简单获取感应区只需要

img[100:200,0:200]#获取100列到200列，0行到200行

import numpy as np
import cv2

img=cv2.imread('new.jpg',1)
ball=img[100:200,0:200]#100列到200列，0行到200行
img[400:500,400:600]=ball
cv2.imshow('fuck',img)
cv2.waitKey(0)

效果如下

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opencv拆分以及合并图像通道

cv2.namedWindow('bgr')
img=cv2.imread('1.jpg',1)

img[:,:,2]=0
cv2.imshow('bgr',img)
cv2.waitKey(0)

这段代码把所有红色设为0

得到蓝绿图

红蓝img[:,:,1]=0

 

最后是红绿图。

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图像边缘扩充

cv2.copyMakeBorder(图像对象，上下左右四个边界的扩充像素，扩充方式)

 扩充方式有

 cv2.BORDER_REPLICATE

cv2.BORDER_REFLECT

 cv2.BORDER_REFLECT_101

 cv2.BORDER_WRAP

cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE

这里不放图了