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前述学习过程中#xff0c;掌握了用numpy创建矩阵数据#xff0c;把所有像素点的BGR取值设置为0#xff0c;然后创建纯黑灰度图的方法#xff0c;具体链接为#xff1a;
python学opencv|读取图像#xff08;八#xff09;用numpy创建纯黑灰度图-CSDN博客
在…【1】引言
前述学习过程中掌握了用numpy创建矩阵数据把所有像素点的BGR取值设置为0然后创建纯黑灰度图的方法具体链接为
python学opencv|读取图像八用numpy创建纯黑灰度图-CSDN博客
在更早的学习进程中我们了解到opencv对灰度图的颜色BGR取值都是[0,255]链接为
python学opencv|读取图像六读取图像像素RGB值-CSDN博客
为此我们尝试优化BGR取值让其逐渐变化显示黑白相间的灰度图。
【2】代码测试
【2.1】设置BGR255
在纯黑灰度图的设计中所有BGR0在这里我们先做修改将BGR改为最大值255获得下述代码
import numpy as np #引入numpy模块
import cv2 as cv #引入cv2模块
from imageio.v2 import imwrite#定义图像
tnp.arange(300,600,20) #定义变量在[300,600)区间每隔20取一个值
t_maxnp.max(t) #取变量最大值作为像素大小
print(t_max,t_max) #输出最大值
imagenp.zeros([t_max,t_max],np.uint8) #定义一个竖直和水平像素均为t最大值的全0矩阵
image[80:500,80:500]255 #设置动态像素#显示和保存定义的图像
cv.imshow(display-pho,image) #显示图像
cv.imwrite(image-2.jpg,image) #保存图像
cv.waitKey() #图像不关闭
cv.destroyAllWindows() #释放所有窗口
上述代码中在垂直和水平像素区间均取[80:500]的范围内设置BGR255相关代码为 image[80:500,80:500]255 #设置动态像素 运行后的输出图像为 图1
此时我们看到黑白相间的灰度图。
在区间[0,255]范围内BGR0时为纯黑色图BGR255时为纯白色图。
【2.2】设置BGR为变量
进一步修改BGR为变量对应的代码为 for i in range(80,500,10):for j in range(80,500,20):image[i:i5,j:j5]250*np.sin(0.1*i)250*np.tanh(0.1*i) #设置动态像素print(i,i,j,j)print(image[i,j],image[i,j]) 此时获得的图像为 图2
对应的完整代码为
import numpy as np #引入numpy模块
import cv2 as cv #引入cv2模块
from imageio.v2 import imwrite#定义图像
tnp.arange(300,600,20) #定义变量在[300,600)区间每隔20取一个值
t_maxnp.max(t) #取变量最大值作为像素大小
print(t_max,t_max) #输出最大值
imagenp.zeros([t_max,t_max],np.uint8) #定义一个竖直和水平像素均为t最大值的全0矩阵
for i in range(80,500,10):for j in range(80,500,20):image[i:i5,j:j5]250*np.sin(0.1*i)250*np.tanh(0.1*i) #设置动态像素print(i,i,j,j)print(image[i,j],image[i,j])#显示和保存定义的图像
cv.imshow(display-pho,image) #显示图像
cv.imwrite(image-3.jpg,image) #保存图像
cv.waitKey() #图像不关闭
cv.destroyAllWindows() #释放所有窗口
有时候我们系那个大胆尝试一下颜色动态变化的图像这个时候可以定义一个随机矩阵 knp.random.randint(0,255,[t_max,t_max]) #创建一个随机数矩阵 然后命令所有的BGR和随机矩阵的数据一一对应 for i in range(80,500,10):for j in range(80,500,20):image[i:i5,j:j5]k[i,j]#设置动态像素print(i,i,j,j)print(image[i,j],image[i,j]) 这时候就会得到一个类似于万家灯火的灰度图 图3
此时对应的完整代码为
import numpy as np #引入numpy模块
import cv2 as cv #引入cv2模块
from imageio.v2 import imwrite#定义图像
tnp.arange(300,600,20) #定义变量在[300,600)区间每隔20取一个值
t_maxnp.max(t) #取变量最大值作为像素大小
print(t_max,t_max) #输出最大值
imagenp.zeros([t_max,t_max],np.uint8) #定义一个竖直和水平像素均为t最大值的全0矩阵
knp.random.randint(0,255,[t_max,t_max]) #创建一个随机数矩阵
print(k,k)
for i in range(80,500,10):for j in range(80,500,20):image[i:i5,j:j5]k[i,j]#设置动态像素print(i,i,j,j)print(image[i,j],image[i,j])#显示和保存定义的图像
cv.imshow(display-pho,image) #显示图像
cv.imwrite(image-3.jpg,image) #保存图像
cv.waitKey() #图像不关闭
cv.destroyAllWindows() #释放所有窗口
【2.3】代码细节
需要注意的是 image[i:i5,j:j5]的目的是为了设置白色或者黑色线条的长度和宽度。
i:i5表示[i,i5]这个区间内竖直方向的像素范围
j:j5表示[j,j5]这个区间内水平方向的像素范围。
通过修改这个区间内的数据可以实现不同像素范围内的BGR设置。
【3】总结
掌握了用numpy创建黑白相间灰度图的技巧。
