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opencv学习笔记3:像素处理

  • 23-09-22 21:01
  • 2122
  • 11823
blog.csdn.net

学习笔记,看的某宝的一个视频学习的

读取像素

返回值=图(位置参数)

灰度图读取像素

灰度度只有两维

d=img[78,155]
print(d)
  • 1
  • 2

彩色图读取像素
彩色图 有三个通道。
注意opencv读取的是BGR,非RGB

blue=img[78,155,0]
green=img[78,150.1]
red=img[78,150,2]
  • 1
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  • 3

如果没有指定通道
打印出的p有三个值,BGR

p=img[78,150]
  • 1

修改像素

灰度图修改像素
直接赋值

img[78,150]=255
  • 1

彩色图修改像素
可以分通道赋值

img[78,150,0]=255
img[78,150,1]=255
img[78,150,2]=255
  • 1
  • 2
  • 3

可以直接赋值

img[78,150]=[255,255,255]
  • 1

算例

灰度图

import cv2

img=cv2.imread('lena256.bmp',flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)#cv2.IMREAD_UNCHANGED 未改变
p=img[100,100]#读取像素
print(p)
img[100,100]=255
print(img[100,100])
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结果:
可以发现第100行,100列像素有73变到255
在这里插入图片描述
彩色图修改

修改一个通道

import cv2
i=cv2.imread("e:\lesson\image\lenacolor.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#请确保在指定目录下有彩色图像文件
print(i[100,100])
i[100,100,0]=255
print(i[100,100])

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  • 6
  • 7

同时修改三个通道

import cv2
i=cv2.imread("lenacolor.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#请确保在指定目录下有彩色图像文件
#同时更改三个通道
print(i[100,100])
i[100,100]=[255,255,255]
print(i[100,100])
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  • 6
  • 7

修改一个区域

import cv2

img=cv2.imread('lenacolor.png',flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)#cv2.IMREAD_UNCHANGED 未改变
cv2.imshow('image',img)#原图
#修改一个区域像素
img[100:150,100:150]=[0,0,255]
cv2.imshow("newimage",img)#新图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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  • 9

在这里插入图片描述

numpy读取修改像素

读取像素
返回值=图像.item(位置参数)
item:数组的指定元素作为适当的Python标量的副本
灰度图:

p=img.item(88,150)
  • 1

彩色图

print(i.item(100,100,0))#blue
print(i.item(100,100,1))#green
print(i.item(100,100,2))#red
  • 1
  • 2
  • 3

修改像素
图像名.itemset(位置,新值)
灰度图:

i.itemset((100,100),255)
  • 1

彩色图:

i.itemset((100,100,0),255)
i.itemset((100,100,1),255)
i.itemset((100,100,1),255)

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算例

import cv2
import numpy as np
i=cv2.imread('lenacolor.png',flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)#cv2.IMREAD_UNCHANGED 未改变
print(i.item(150, 120, 0))#读取原始像素
i.itemset((150, 120, 0),255)#修改
print(i.item(150, 120, 0))#修改之后像素
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结果:
在这里插入图片描述

总目录链接:
python3+opencv学习笔记汇总目录(适合基础入门学习)
电气专业的计算机小白,写博文不容易,如果你觉得本文不错,点个赞支持下。谢谢

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
OpenCV技能树首页概览20473 人正在系统学习中
注:本文转载自blog.csdn.net的总裁余(余登武)的文章"https://blog.csdn.net/kobeyu652453/article/details/107114803"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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