1. 畫素的算術運算
輸入影象的大小，和型別要完全一致
import cv2 as cv
defadd_demo
(m1,m2)
:#畫素得到加運算
dst = cv.add(m1,m2)
cv.imshow(
"add_demo"
,dst)
defsubtract_demo
(m1,m2)
:#畫素的減運算
dst = cv.subtract(m1,m2)
cv.imshow(
"subtract_demo"
,dst)
defmultiply_demo
(m1,m2)
:#畫素的乘法運算
dst = cv.multiply(m1,m2)
cv.imshow(
"multiply_demo"
,dst)
defdivide_demo
(m1,m2)
:#畫素的除法運算
2.畫素的邏輯運算
import cv2 as cv
defand_demo
(m1, m2)
:#與運算 每個畫素點每個通道的值按位與
dst = cv.bitwise_and(m1, m2)
cv.imshow(
"and_demo"
, dst)
defor_demo
(m1, m2)
:#或運算 每個畫素點每個通道的值按位或
dst = cv.bitwise_or(m1, m2)
cv.imshow(
"or_demo"
, dst)
defnot_demo
(m1)
:#非運算 每個畫素點每個通道的值按位取反
3.調節對比度和亮度
import cv2 as cv
import numpy as np
defcontrast_brightness_image
(imag1,ratio,b)
:#ratio對比度，b亮度
h,w,ch = imag1.shape #ratio對比度，b亮度
imag2 = np.zeros(
[h,w,ch]
,imag1.dtype)
#新建一張全黑的和imag1的shape型別一樣，元素型別也一樣
函式addweighted的原型：addweighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) -> dst
src1表示需要加權的第乙個陣列（上述例子就是影象矩陣）
alpha表示第乙個陣列的權重
src2表示第二個陣列（和第乙個陣列必須大小型別相同）
beta表示第二個陣列的權重
gamma表示乙個加到權重總和上的標量值
畫素密度計算
為解決android裝置碎片化，引入乙個概念density，也就是密度.它指的是在一定尺寸的物理螢幕上顯示畫素的數量,一般使用dpi dots per inch,每英吋畫素數 作為單位.比如裝置解析度為240x320,螢幕物理尺寸為1.5英吋x2英吋 對角線為2.5 它的密度可以用解析度 尺寸表示 ...
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