1.的表示與儲存
以矩陣的形式存在電腦裡，需要用到陣列操作來完成對影象的處理。
np.ones(size)
#可以建立任意維度的陣列，各個元素值均為1
23 np.zeros(size,dtype)
#同上，但各個元素值為0.預設元素型別為浮點數
img = np.zeros(
[256
,256,3
], np.uint8)
#建立長寬為256的，三通道(bgr)，畫素大小為8位無符號整數
img[:,
:,0]
= np.ones(
[256
,256])
*255
#設定的顏色b通道為255，也就是藍色
cv.imshow(
"new image"
, img)
#單通道的灰度影象
img1 = np.ones(
[400
,400,1
], np.uint8)
img1 = img1 *
147 cv.imshow(
"new image"
, img1)
m1 = np.ones([30
,30], np.uint8)
#建立單通道的灰度圖形
m1.fill(12)
print
(m1)
cv.imshow(
"m1"
, m1)
#reshape注意size大小匹配 30*30=10*90
m2 = m1.reshape([10
,90])
print
(m2)
cv.imshow(
"m2"
, m2)
主要有兩種形式：遍歷和api的方式。
def
access_pixels
(image):2
print
(image.shape)
3 height = image.shape[0]
4 width = image.shape[1]
5 channels = image.shape[2]
6print
("width : %s, height : %s, channels : %s"
%(width, height, channels))7
for i in
range
(height):8
for j in
range
(width):9
for k in
range
(channels)
:10 pv =
255- image[i, j, k]
11 image[i, j, k]
= pv
12 cv.imshow(
"pixels_demo"
, image)
1314
15def
inverse
(image):16
#和上乙個函式的for迴圈功能類似
17 dst = cv.bitwise_not(image)
18 cv.imshow(
"inverse demo"
, dst)
3.計算函式執行時間
t1 = cv.gettickcount(
)2 access_pixels(src)
#需要測試時間的函式
3 t2 = cv.gettickcount(
)4 time =
(t2-t1)
/cv.gettickfrequency()5
print
("time : %s ms"
%(time*
1000
))
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